| 研究課題/領域番号 |
16H07168
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
豊田 健太郎 慶應義塾大学, 理工学研究科(矢上), 特任助教 (60723476)
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| 研究期間 (年度) |
2016-08-26 – 2018-03-31
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| キーワード | Fintech / Bitcoin / 犯罪検知 / データ・マイニング |
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| 研究実績の概要 |
Bitcoin をはじめとする仮想通貨は送金のためのトランザクションに本人認証を必要としないため，マネーロンダリングや不当に高い利率を謳った高収益投資プログラム HYIP (High Yield Investment Programs) などに悪用される事例が報告されている．そこでBitcoin のトランザクションから特徴を抽出し，それがどのような目的に使用されているのかを特定することは極めて重要である．本稿では最も代表的な詐欺行為であるHYIPに注目し，HYIPに関連したBitcoin アドレスを識別できるかを検討する．そのために，まずHYIPに関連したBitcoin アドレスを調査し，どのような特徴量を算出すべきかを明らかにする．その結果を踏まえ，トランザクションのフローおよび送受されるBitcoinの額の大きさおよび方向を考慮した特徴量抽出手法および識別手法を提案し，実際の取引履歴を元にしたデータセットに対して約86%の識別率を得られることを明らかにした．
さらに，上記の研究を遂行するうちに，ブロックチェーン技術を応用することで偽物商品の混入を防止する手法に適用できる可能性があることがわかった．そこで，提案方式では，商品の所有権管理をブロックチェーン上で行うことで商品の唯一性を保証し，ポスト・サプライチェーンにおいても偽物商品の検知が可能なシステムの実現を目的とする．提案方式のプロトタイプをブロックチェーンを用いた分散アプリケーションプラットフォームのEthereum に実装し，その有効性を示した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の研究計画通りに成果を得られており，おおむね順調に進展している．より具体的には，Bitcoinのトランザクションのフローおよび送受されるBitcoinの額の大きさおよび方向を考慮した特徴量抽出手法および識別手法を提案し，実際の取引履歴を元にしたデータセットに対して約86%の識別率を得られることが明らかになった．
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| 今後の研究の推進方策 |
研究計画に基き，研究を遂行する．その際，一定の研究成果が得られた場合は適宜，国内研究会，国際会議，ならびに学術論文誌に投稿を行う．
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