Exploiting Transaction Accumulation and Double Spends for Topology Inference in Bitcoin

Bitcoin relies on a peer-to-peer network for communication between participants. Knowledge of the network topology is of scientific interest but can also facilitate attacks on the users’ anonymity and the system’s availability. We present two approaches for inferring the network topology and evaluate them in simulations and in real-world experiments in the Bitcoin testnet. The first approach exploits the accumulation of multiple transactions before their announcement to other peers. Despite the general feasibility of the approach, simulation and experimental results indicate a low inference quality. The second approach exploits the fact that double spending transactions are dropped by clients. Experimental results show that inferring the neighbors of a specific peer is possible with a precision of 71 % and a recall of 87 % at low cost

Security and Anonymity Aspects of the Network Layer of Permissionless Blockchains

Permissionless Blockchains sind dezentrale Systeme, die Konsens erzielen. Das prominenteste Beispiel einer Permissionless Blockchain ist das elektronische Zahlungssystem Bitcoin, welches Konsens über die von Teilnehmern des Systems erzeugten Finanztransaktionen erzielt. Während verteilter Konsens seit Jahrzehnten Gegenstand zahlreicher Forschungsarbeiten ist, ist Bitcoin das erste bekannte System, welches Konsens im sog. permissionless-Modell erzielt, d.h. ohne die vorausgehende Feststellung der Identitäten der Teilnehmer des Systems. Die Teilnehmer von Permissionless Blockchains kommunizieren über ein unstrukturiertes Peer-to-Peer (P2P) Netzwerk miteinander. Da das Verfahren zur Konsensbildung von Permissionless Blockchains auf Daten basiert, die über dieses P2P-Netzwerk übertragen werden, können Sicherheitslücken in der Netzwerkschicht auch die Konsensbildung und damit die angestrebte Funktion des Systems beeinflussen. Während unstrukturierte P2P-Netzwerke in der Vergangenheit umfassend analysiert wurden, führt ihr Einsatz in Permissionless Blockchains zu Sicherheitsanforderungen und Angreifermodellen, die bisher noch nicht berücksichtigt wurden. Obwohl einzelne Angriffe auf die Netzwerkschicht von Permissionless Blockchains analysiert wurden, ist unklar, welche Sicherheitseigenschaften die Netzwerkschicht von Permissionless Blockchains haben sollte. Diese Unklarheit motiviert die erste in dieser Dissertation behandelte Forschungsfrage: Wie können Anforderungen und Zielkonflikte, die in den Mechanismen der Netzwerkschicht von Permissionless Blockchains vorhanden sind, untersucht werden? In dieser Dissertation wird eine Systematisierung von Angriffen auf die Netzwerkschicht von Bitcoin vorgestellt, in der Angriffe hinsichtlich der angegriffenen Mechanismen und der Auswirkungen der Angriffe auf höhere Schichten des Systems kategorisiert werden. Basierend auf der Systematisierung werden fünf Anforderungen für die Netzwerkschicht von Permissionless Blockchains abgeleitet: Leistung, niedrige Beteiligungskosten, Anonymität, Robustheit gegen Denial-of-Service Angriffe sowie Topologieverschleierung. Darüber hinaus werden der Entwurfsraum der Netzwerkschicht aufgezeigt und der Einfluss von Entwurfsentscheidungen auf die Erfüllung von Anforderungen qualitativ untersucht. Die durchgeführten Systematisierungen weisen auf inhärente Zielkonflikte sowie Forschungsmöglichkeiten hin und unterstützen die Entwicklung von Permissionless Blockchains. Weiterhin wird auf Grundlage von seit 2015 durchgeführten Messungen eine Charakterisierung des Bitcoin-P2P-Netzwerks präsentiert. Die Charakterisierung ermöglicht die Parametrisierung und Validierung von Simulationsmodellen und die Bewertung der Zuverlässigkeit von realen Experimenten. Darüber hinaus gewährt die Netzwerkcharakterisierung Einblicke in das Verhalten von Netzwerkknoten und deren Betreibern. Beispielsweise kann gezeigt werden, dass Sybil-Ereignisse in der Vergangenheit im Bitcoin-P2P-Netzwerk stattgefunden haben und dass die Leistung und die Anonymitätseigenschaften der Transaktions- und Blockausbreitung durch Implementierungs- und Protokolländerungen verbessert worden sind. Auf Grundlage dieser Charakterisierung werden zwei ereignisdiskrete Simulationsmodelle des Bitcoin-P2P-Netzwerks entworfen. Die Modelle werden durch einen Vergleich der simulierten Informationsausbreitungsverzögerung mit der beobachteten Informationsausbreitungsverzögerung im realen Netzwerk validiert. Da der Vergleich eine hohe Übereinstimmung zeigt, ermöglichen die vorgestellten Simulationsmodelle die Simulation des Bitcoin-Netzwerks mit einer Genauigkeit, die für die Analyse von Angriffen im Bitcoin-Netzwerk ausreicht. Die vorgestellten Simulationsmodelle sowie die durchgeführte Systematisierung von Angriffen verdeutlichen die Bedeutung der Kenntnis der Netzwerktopologie als Grundlage für Forschung und die Analyse von Deanonymisierungsangriffe. Daher adressiert die zweite Forschungsfrage dieser Dissertation Methoden der Topologieinferenz und der Deanonymisierung: Unter welchen Voraussetzungen und in welchem Maße sind netzwerkbasierte Topologieinferenz und Deanonymisierung in Bitcoin (un)möglich? Diese Frage wird durch Anwendung der vorgeschlagenen Methodenkombination aus Messungen, Simulationen und Experimenten beantwortet. In dieser Dissertation werden vier verschiedene Methoden zur Topologieinferenz vorgestellt und unter Verwendung von Experimenten und Simulationsstudien analysiert. Anhand von Experimenten wird gezeigt, dass ein Angreifer, der in der Lage ist, Verbindungen zu allen Knoten des Netzwerks zu etablieren, die direkten Nachbarn eines Netzwerkknotens mit hoher Sensitivität (recall) und Genauigkeit (precision) (87% recall, 71% precision) durch die Veröffentlichung von widersprüchlichen Transaktionen im Netzwerk herausfinden kann. Unter der Annahme eines passiven Angreifers, der in der Lage ist, sich mit allen erreichbaren Netzwerkknoten zu verbinden, war 2016 ein Rückschluss auf die Nachbarn eines Netzwerkknotens mit einer Sensitivität von 40% bei einer Genauigkeit von 40% durch Beobachtung von mindestens acht Transaktionen, die von diesem Netzwerkknoten stammen, möglich. Darüber hinaus ist es möglich, die Akkumulation mehrere Transaktionen zum Zwecke der Topologieinferenz zu geringen Kosten auszunutzen. Allerdings bleibt die erwartete Inferenzqualität aufgrund fehlender Validierungsmöglichkeiten unklar. Schließlich kann simulativ gezeigt werden, dass der Peer-Discovery-Mechanismus eines P2P-Netzwerks bei bestimmte Parametrisierungen Topologinferenz ermöglichen kann. Abschließend wird die Möglichkeit einer netzwerkbasierten Deanonymisierung bewertet, indem analysiert wird, ob eine Korrelation zwischen der IP-Adresse des Netzwerkknotens, der eine Transaktion veröffentlicht, und dem mutmaßlichen Ersteller der Transaktion besteht. Der zugrundeliegende Datensatz basiert auf den durchgeführten Messungen und besteht aus fast 10 Millionen Transaktionen mit zugehörigen IP-Adressen. Es wird gezeigt, dass Transaktionen von 5% bis 8.3% der Benutzer auffallend häufig von einzelnen Netzwerkknoten veröffentlicht wurden, was diese Benutzer dem Risiko netzwerkbasierter Deanonymisierungsangriffe aussetzt

On the Peer Degree Distribution of the Bitcoin P2P Network

A recent spam wave of IP addresses in the Bitcoin P2P network allowed us to estimate the degree distribution of reachable peers. The resulting distribution indicates that about half of the reachable peers run with Bitcoin Core’s default setting of a maximum of 125 concurrent connections and nearly all connection slots are taken. We validate this result empirically. We use our observations of the spam wave to group IP addresses that belong to the same peer. By doing this grouping, we improve on previous measurements of the number of reachable peers and show that simply counting IP addresses overestimates the number of reachable peers by 15 %. We revalidate previous work by using our observations to estimate the number of unreachable peers

Network Layer Aspects of Permissionless Blockchains

Permissionless blockchains reach decentralized consensus without requiring pre-established identities or trusted third parties, thus enabling applications such as cryptocurrencies and smart contracts. Consensus is agreed on data that is generated by the application and transmitted by the system’s (peer-to-peer) network layer. While many attacks on the network layer were discussed so far, there is no systematic approach that brings together known attacks, the requirements, and the design space of the network layer. In this paper, we survey attacks on the network layer of permissionless blockchains, and derive five requirements: performance, low cost of participation, anonymity, DoS resistance, and topology hiding. Furthermore, we survey the design space of the network layer and qualitatively show the effect of each design decisions on the fulfillment of the requirements. Finally, we pick two aspects of the design space, in-band peer discovery and relay delay, and demonstrate possible directions of future research by quantitatively analyzing and optimizing simplified scenarios. We show that while most design decisions imply certain tradeoffs, there is a lack of models that analyze and formalize these tradeoffs. Such models could aid the design of the network layer of permissionless blockchains. One reason for the lack of models is the deliberately limited observability of deployed blockchains. We emphasize that simulation based approaches cope with these limitations and are suited for the analysis of the network layer of permissionless blockchains

On the Estimation of the Number of Unreachable Peers in the Bitcoin P2P Network by Observation of Peer Announcements

Bitcoin is based on a P2P network that is used to propagate transactions and blocks. While the P2P network design intends to hide the topology of the P2P network, information about the topology is required to understand the network from a scientific point of view. Thus, there is a natural tension between the \u27desire\u27 for unobservability on the one hand, and for observability on the other hand. On a middle ground, one would at least be interested on some statistical features of the Bitcoin network like the number of peers that participate in the propagation of transactions and blocks. This number is composed of the number of reachable peers that accept incoming connections and unreachable peers that do not accept incoming connections. While the number of reachable peers can be measured, it is inherently difficult to determine the number of unreachable peers. Thus, the number of unreachable peers can only be estimated based on some indicators. In this paper, we first define our understanding of unreachable peers and then propose the PAL (Passive Announcement Listening) method which gives an estimate of the number of unreachable peers by observing ADDR messages that announce active IP addresses in the network. The PAL method allows for detecting unreachable peers that indicate that they provide services useful to the P2P network. In conjunction with previous methods, the PAL method can help to get a better estimate of the number of unreachable peers. We use the PAL method to analyze data from a long-term measurement of the Bitcoin P2P network that gives insights into the development of the number of unreachable peers over more than five years from 2015 to 2020. Results show that about 31,000 unreachable peers providing useful services were active per day at the end of the year 2020. An empirical validation indicates that the approach finds about 50 % of unreachable peers that provide useful services