Pattern Analysis of Money Flow in the Bitcoin Blockchain

Bitcoin is the first and highest valued cryptocurrency that stores transactions in a publicly distributed ledger called the blockchain. Understanding the activity and behavior of Bitcoin actors is a crucial research topic as they are pseudonymous in the transaction network. In this article, we propose a method based on taint analysis to extract taint flows --dynamic networks representing the sequence of Bitcoins transferred from an initial source to other actors until dissolution. Then, we apply graph embedding methods to characterize taint flows. We evaluate our embedding method with taint flows from top mining pools and show that it can classify mining pools with high accuracy. We also found that taint flows from the same period show high similarity. Our work proves that tracing the money flows can be a promising approach to classifying source actors and characterizing different money flow pattern

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Peer-graded Assignment: Assignment 7: Open Scienc

Analyse visuelle pour la surveillance et l'exploration des données de la blockchain Bitcoin

Bitcoin est une crypto-monnaie pionnière qui enregistre les transactions dans un registre public et distribué appelé blockchain. Il est utilisé comme support pour les paiements, les investissements et plus largement la gestion d’un portefeuille numérique qui n’est pas administré par un gouvernement ou une institution financière. Au cours de ces dix dernières années, l’activité transactionnelle de Bitcoin a rapidement et largement augmenté. La volumétrie ainsi que la nature évolutive de ces données posent des défis pour l’analyse et l'exploration des usages ainsi que des activités sur la blockchain. Le domaine de l’analyse visuelle travaille sur la conception de systèmes analytiques qui permettent aux humains d'interagir et d'obtenir des informations à partir de données complexes. Dans cette thèse, j'apporte plusieurs contributions à l'analyse des activités de minage sur la blockchain Bitcoin. Tout d'abord, je propose une caractérisation des travaux passés et des défis de recherche liés à l’analyse visuelle pour les blockchains. À partir de cette étude, j'ai proposé un outil d’analyse visuelle pour comprendre les activités de minage qui sont essentielles pour maintenir l'intégrité et la sécurité des données sur la blockchain Bitcoin. Je propose une méthode pour extraire l’activité des mineurs à partir des données de transaction et tracer leur comportement de bascule d’un pool de minage à un autre. L'analyse empirique de ces données a notamment révélé que les nouveaux pools de minage offraient une meilleure incitation et attiraient davantage de mineurs. Cette analyse a également montré que les mineurs choisissaient stratégiquement leur pool de minage dans le but de maximiser leur profit. Pour explorer l'évolution et la dynamique de cette activité sur le long terme, j'ai développé un outil d’analyse visuelle, appelé MiningVis, qui intègre des données liées au comportement des mineurs avec des informations contextuelles issues des statistiques et de l’actualité de Bitcoin. L'étude avec des utilisateurs démontre que les participants au minage de Bitcoin cherchent à utiliser l'outil pour analyser l'activité globale plutôt que pour étudier les détails d’un pool de minage. Les commentaires des participants prouvent que l'outil les a aidés à mettre en relation plusieurs informations et à découvrir les tendances dans l’activité de minage de Bitcoin.Bitcoin is a pioneer cryptocurrency that records transactions in a public distributed ledger called the blockchain. It has been used as a medium for payments, investments, and digital wallets that are not controlled by any government or financial institution. Over the past ten years, transaction activities in Bitcoin have increased rapidly. The volume and evolving nature of its data pose analysis challenges to explore diverse groups of users and different activities on the network. The field of Visual Analytics (VA) has been working on the development of analytical systems that allow humans to interact and gain insights from complex data. In this thesis, I make several contributions to the analysis of Bitcoin mining activity. First, I provide a characterization of the past work and research challenges related to VA for blockchains. From this assessment, I proposed a VA tool to understand mining activities that ensure data integrity and security on the Bitcoin blockchain. I propose a method to extract miners from the transaction data and trace pool hopping behavior. The empirical analysis of this data revealed that emerging mining pools provided a better incentive to attract miners. Simultaneously, miners strategically chose mining pools to maximize their profit. To explore the evolution and dynamics of this activity over the long term, I developed a VA tool called MiningVis that integrates mining behavior data with contextual information from Bitcoin statistics and news. The user study demonstrates that Bitcoin miner participants use the tool to analyze higher-level mining activity rather than mining pool details. The evaluation of the tool proves that it helped participants to relate multiple information and discover historical trends of Bitcoin mining

Analyse visuelle pour la surveillance et l'exploration des données de la blockchain Bitcoin

Bitcoin is a pioneer cryptocurrency that records transactions in a public distributed ledger called the blockchain. It has been used as a medium for payments, investments, and digital wallets that are not controlled by any government or financial institution. Over the past ten years, transaction activities in Bitcoin have increased rapidly. The volume and evolving nature of its data pose analysis challenges to explore diverse groups of users and different activities on the network. The field of Visual Analytics (VA) has been working on the development of analytical systems that allow humans to interact and gain insights from complex data. In this thesis, I make several contributions to the analysis of Bitcoin mining activity. First, I provide a characterization of the past work and research challenges related to VA for blockchains. From this assessment, I proposed a VA tool to understand mining activities that ensure data integrity and security on the Bitcoin blockchain. I propose a method to extract miners from the transaction data and trace pool hopping behavior. The empirical analysis of this data revealed that emerging mining pools provided a better incentive to attract miners. Simultaneously, miners strategically chose mining pools to maximize their profit. To explore the evolution and dynamics of this activity over the long term, I developed a VA tool called MiningVis that integrates mining behavior data with contextual information from Bitcoin statistics and news. The user study demonstrates that Bitcoin miner participants use the tool to analyze higher-level mining activity rather than mining pool details. The evaluation of the tool proves that it helped participants to relate multiple information and discover historical trends of Bitcoin mining.Bitcoin est une crypto-monnaie pionnière qui enregistre les transactions dans un registre public et distribué appelé blockchain. Il est utilisé comme support pour les paiements, les investissements et plus largement la gestion d’un portefeuille numérique qui n’est pas administré par un gouvernement ou une institution financière. Au cours de ces dix dernières années, l’activité transactionnelle de Bitcoin a rapidement et largement augmenté. La volumétrie ainsi que la nature évolutive de ces données posent des défis pour l’analyse et l'exploration des usages ainsi que des activités sur la blockchain. Le domaine de l’analyse visuelle travaille sur la conception de systèmes analytiques qui permettent aux humains d'interagir et d'obtenir des informations à partir de données complexes. Dans cette thèse, j'apporte plusieurs contributions à l'analyse des activités de minage sur la blockchain Bitcoin. Tout d'abord, je propose une caractérisation des travaux passés et des défis de recherche liés à l’analyse visuelle pour les blockchains. À partir de cette étude, j'ai proposé un outil d’analyse visuelle pour comprendre les activités de minage qui sont essentielles pour maintenir l'intégrité et la sécurité des données sur la blockchain Bitcoin. Je propose une méthode pour extraire l’activité des mineurs à partir des données de transaction et tracer leur comportement de bascule d’un pool de minage à un autre. L'analyse empirique de ces données a notamment révélé que les nouveaux pools de minage offraient une meilleure incitation et attiraient davantage de mineurs. Cette analyse a également montré que les mineurs choisissaient stratégiquement leur pool de minage dans le but de maximiser leur profit. Pour explorer l'évolution et la dynamique de cette activité sur le long terme, j'ai développé un outil d’analyse visuelle, appelé MiningVis, qui intègre des données liées au comportement des mineurs avec des informations contextuelles issues des statistiques et de l’actualité de Bitcoin. L'étude avec des utilisateurs démontre que les participants au minage de Bitcoin cherchent à utiliser l'outil pour analyser l'activité globale plutôt que pour étudier les détails d’un pool de minage. Les commentaires des participants prouvent que l'outil les a aidés à mettre en relation plusieurs informations et à découvrir les tendances dans l’activité de minage de Bitcoin

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Bitcoin is a pioneer cryptocurrency that records transactions in a public distributed ledger called the blockchain. It has been used as a medium for payments, investments, and digital wallets that are not controlled by any government or financial institution. Over the past ten years, transaction activities in Bitcoin have increased rapidly. The volume and evolving nature of its data pose analysis challenges to explore diverse groups of users and different activities on the network. The field of Visual Analytics (VA) has been working on the development of analytical systems that allow humans to interact and gain insights from complex data. In this thesis, I make several contributions to the analysis of Bitcoin mining activity. First, I provide a characterization of the past work and research challenges related to VA for blockchains. From this assessment, I proposed a VA tool to understand mining activities that ensure data integrity and security on the Bitcoin blockchain. I propose a method to extract miners from the transaction data and trace pool hopping behavior. The empirical analysis of this data revealed that emerging mining pools provided a better incentive to attract miners. Simultaneously, miners strategically chose mining pools to maximize their profit. To explore the evolution and dynamics of this activity over the long term, I developed a VA tool called MiningVis that integrates mining behavior data with contextual information from Bitcoin statistics and news. The user study demonstrates that Bitcoin miner participants use the tool to analyze higher-level mining activity rather than mining pool details. The evaluation of the tool proves that it helped participants to relate multiple information and discover historical trends of Bitcoin mining.Bitcoin est une crypto-monnaie pionnière qui enregistre les transactions dans un registre public et distribué appelé blockchain. Il est utilisé comme support pour les paiements, les investissements et plus largement la gestion d’un portefeuille numérique qui n’est pas administré par un gouvernement ou une institution financière. Au cours de ces dix dernières années, l’activité transactionnelle de Bitcoin a rapidement et largement augmenté. La volumétrie ainsi que la nature évolutive de ces données posent des défis pour l’analyse et l'exploration des usages ainsi que des activités sur la blockchain. Le domaine de l’analyse visuelle travaille sur la conception de systèmes analytiques qui permettent aux humains d'interagir et d'obtenir des informations à partir de données complexes. Dans cette thèse, j'apporte plusieurs contributions à l'analyse des activités de minage sur la blockchain Bitcoin. Tout d'abord, je propose une caractérisation des travaux passés et des défis de recherche liés à l’analyse visuelle pour les blockchains. À partir de cette étude, j'ai proposé un outil d’analyse visuelle pour comprendre les activités de minage qui sont essentielles pour maintenir l'intégrité et la sécurité des données sur la blockchain Bitcoin. Je propose une méthode pour extraire l’activité des mineurs à partir des données de transaction et tracer leur comportement de bascule d’un pool de minage à un autre. L'analyse empirique de ces données a notamment révélé que les nouveaux pools de minage offraient une meilleure incitation et attiraient davantage de mineurs. Cette analyse a également montré que les mineurs choisissaient stratégiquement leur pool de minage dans le but de maximiser leur profit. Pour explorer l'évolution et la dynamique de cette activité sur le long terme, j'ai développé un outil d’analyse visuelle, appelé MiningVis, qui intègre des données liées au comportement des mineurs avec des informations contextuelles issues des statistiques et de l’actualité de Bitcoin. L'étude avec des utilisateurs démontre que les participants au minage de Bitcoin cherchent à utiliser l'outil pour analyser l'activité globale plutôt que pour étudier les détails d’un pool de minage. Les commentaires des participants prouvent que l'outil les a aidés à mettre en relation plusieurs informations et à découvrir les tendances dans l’activité de minage de Bitcoin

Pattern Analysis of Money Flows in the Bitcoin Blockchain

International audienceBitcoin is a cryptocurrency that stores transaction records in a public distributed ledger called the blockchain. All transactions that occurred since the beginning of Bitcoin in 2009 can therefore be consulted by anyone. This unique dataset allows us to study financial transaction networks among pseudonymous participants. Several works analyzed static transaction networks but did not consider the flow of money over the time. In this work, we focus on the analysis of flows, a challenging task given the scale of the data (hundreds of millions of transactions).We propose a method based on taint analysis to track Bitcoin money flow from initial starting points to the dissolution of the taint. The algorithm derives the dynamics subgraphs passing through known entities in the transaction network. We study the pattern of money flowing from different starting points: we taint coins minted by different mining pools in one day period between 2013 and 2016, and use graph embeddings from three representations of the data: (1) static network, (2) dynamic network, and (3) money flow pattern tree. Both qualitative and quantitative analysis show that mining pools have different diffusion patterns and that those patterns evolve over time. Based on this initial result, we are developing a method to select critical entities and expand our unsupervised approach to characterize other money flow patterns, in particular, related to illegal and cybercrime activities

Pattern Analysis of Money Flow in the Bitcoin Blockchain

International audienceBitcoin is the first and highest valued cryptocurrency that stores transactions in a publicly distributed ledger called the blockchain. Understanding the activity and behavior of Bitcoin actors is a crucial research topic as they are pseudonymous in the transaction network. In this article, we propose a method based on taint analysis to extract taint flows-dynamic networks representing the sequence of Bitcoins transferred from an initial source to other actors until dissolution. Then, we apply graph embedding methods to characterize taint flows. We evaluate our embedding method with taint flows from top mining pools and show that it can classify mining pools with high accuracy. We also found that taint flows from the same period show high similarity. Our work proves that tracing the money flows can be a promising approach to classifying source actors and characterizing different money flow patterns

Analyse visuelle pour la surveillance et l'exploration des données de la blockchain Bitcoin

Bitcoin is a pioneer cryptocurrency that records transactions in a public distributed ledger called the blockchain. It has been used as a medium for payments, investments, and digital wallets that are not controlled by any government or financial institution. Over the past ten years, transaction activities in Bitcoin have increased rapidly. The volume and evolving nature of its data pose analysis challenges to explore diverse groups of users and different activities on the network. The field of Visual Analytics (VA) has been working on the development of analytical systems that allow humans to interact and gain insights from complex data. In this thesis, I make several contributions to the analysis of Bitcoin mining activity. First, I provide a characterization of the past work and research challenges related to VA for blockchains. From this assessment, I proposed a VA tool to understand mining activities that ensure data integrity and security on the Bitcoin blockchain. I propose a method to extract miners from the transaction data and trace pool hopping behavior. The empirical analysis of this data revealed that emerging mining pools provided a better incentive to attract miners. Simultaneously, miners strategically chose mining pools to maximize their profit. To explore the evolution and dynamics of this activity over the long term, I developed a VA tool called MiningVis that integrates mining behavior data with contextual information from Bitcoin statistics and news. The user study demonstrates that Bitcoin miner participants use the tool to analyze higher-level mining activity rather than mining pool details. The evaluation of the tool proves that it helped participants to relate multiple information and discover historical trends of Bitcoin mining.Bitcoin est une crypto-monnaie pionnière qui enregistre les transactions dans un registre public et distribué appelé blockchain. Il est utilisé comme support pour les paiements, les investissements et plus largement la gestion d’un portefeuille numérique qui n’est pas administré par un gouvernement ou une institution financière. Au cours de ces dix dernières années, l’activité transactionnelle de Bitcoin a rapidement et largement augmenté. La volumétrie ainsi que la nature évolutive de ces données posent des défis pour l’analyse et l'exploration des usages ainsi que des activités sur la blockchain. Le domaine de l’analyse visuelle travaille sur la conception de systèmes analytiques qui permettent aux humains d'interagir et d'obtenir des informations à partir de données complexes. Dans cette thèse, j'apporte plusieurs contributions à l'analyse des activités de minage sur la blockchain Bitcoin. Tout d'abord, je propose une caractérisation des travaux passés et des défis de recherche liés à l’analyse visuelle pour les blockchains. À partir de cette étude, j'ai proposé un outil d’analyse visuelle pour comprendre les activités de minage qui sont essentielles pour maintenir l'intégrité et la sécurité des données sur la blockchain Bitcoin. Je propose une méthode pour extraire l’activité des mineurs à partir des données de transaction et tracer leur comportement de bascule d’un pool de minage à un autre. L'analyse empirique de ces données a notamment révélé que les nouveaux pools de minage offraient une meilleure incitation et attiraient davantage de mineurs. Cette analyse a également montré que les mineurs choisissaient stratégiquement leur pool de minage dans le but de maximiser leur profit. Pour explorer l'évolution et la dynamique de cette activité sur le long terme, j'ai développé un outil d’analyse visuelle, appelé MiningVis, qui intègre des données liées au comportement des mineurs avec des informations contextuelles issues des statistiques et de l’actualité de Bitcoin. L'étude avec des utilisateurs démontre que les participants au minage de Bitcoin cherchent à utiliser l'outil pour analyser l'activité globale plutôt que pour étudier les détails d’un pool de minage. Les commentaires des participants prouvent que l'outil les a aidés à mettre en relation plusieurs informations et à découvrir les tendances dans l’activité de minage de Bitcoin

Fingerprinting Bitcoin entities using money flow representation learning

Abstract Deanonymization is one of the major research challenges in the Bitcoin blockchain, as entities are pseudonymous and cannot be identified from the on-chain data. Various approaches exist to identify multiple addresses of the same entity, i.e., address clustering. But it is known that these approaches tend to find several clusters for the same actor. In this work, we propose to assign a fingerprint to entities based on the dynamic graph of the taint flow of money originating from them, with the idea that we could identify multiple clusters of addresses belonging to the same entity as having similar fingerprints. We experiment with different configurations to generate substructure patterns from taint flows before embedding them using representation learning models. To evaluate our method, we train classification models to identify entities from their fingerprints. Experiments show that our approach can accurately classify entities on three datasets. We compare different fingerprint strategies and show that including the temporality of transactions improves classification accuracy and that following the flow for too long impairs performance. Our work demonstrates that out-flow fingerprinting is a valid approach for recognizing multiple clusters of the same entity