Analýza blockchainu používaného pro Bitcoin
Analysis of blockchain used for Bitcoin
diploma thesis (DEFENDED)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/181920Identifiers
Study Information System: 256251
Collections
- Kvalifikační práce [11214]
Author
Advisor
Referee
Hubáček, Pavel
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Computer Science - Artificial Intelligence
Department
Computer Science Institute of Charles University
Date of defense
12. 6. 2023
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
Bitcoin|blockchain|klastrovací algoritmy|transakce|směnárnaKeywords (English)
Bitcoin|blockchain|clustering algorithms|transactions|exchangeTato práce se zabývá analýzou blockchainu používaného pro Bitcoin. Blockchain je distribuovaná databáze všech uskutečněných transakcí s touto kryptoměnou. Její veřejná dostupnost představuje možnost zkoumání přesunů prostředků mezi veškerými uživateli. Ti však v transakcích vystupují pod anonymními adresami, jejichž počet je prakticky ne- omezený. Hlavním cílem naší práce je nalézt klastrování adres odpovídající jejich přísluš- nosti k reálným uživatelům. V práci navrhujeme nové heuristiky, které lze při klastrování využít. Hlavním přínosem je metoda, která využívá vlastnosti velmi rychle po sobě vytvo- řených transakcí. Dále analyzujeme problém vzniku superklastru obsahujícího neúměrně velkou část adres a navrhujeme způsob, jakým lze klastr vhodně rozdělit. 1
This thesis deals with the analysis of the blockchain used for Bitcoin. Blockchain is a distributed database of all transactions made with this cryptocurrency. Its public availability represents the possibility of examining the transfer of funds between all users. However, they appear in transactions under anonymous addresses, the number of which is practically unlimited. The main goal of our work is to find a clustering of addresses corresponding to their belonging to real users. In this work, we propose new heuristics that can be used in clustering. The main benefit is a method that uses the properties of transactions created very quickly one after the other. Furthermore, we analyze the problem of the formation of a supercluster containing a disproportionately large number of addresses and propose a way in which the cluster can be appropriately partitioned. 1