기계학습을 활용한 이더리움 미확인 스마트 컨트랙트 자동 분류 방안

Vol. 28, No. 6, pp. 1319-1328, 11월. 2018
10.13089/JKIISC.2018.28.6.1319, Full Text:
Keywords: Blockchain, Ethereum, Smart Contract, De-anonymity, Forensics
Abstract

암호화폐를 위해 개발된 블록체인 시스템은 탈중앙화, 분산원장 및 부분적 실명은닉성의 특징을 가지고 있어 최근다양한 분야에서 적용이 시도되고 있다. 그 중 부분적 실명은닉성은 사용자 프라이버시를 강력히 보장하지만 범죄악용 등 부작용 또한 나타나고 있어 이를 공격하기 위한 방안들이 지속 연구되어 왔다. 본 연구에서는 2세대 암호화폐의 대표인 이더리움 블록체인 시스템에서의 사용자 행위 식별을 위해 기계학습을 활용한 미확인 스마트 컨트랙트 기능 및 디자인 패턴의 자동 분류 방안에 대하여 제안한다.

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Cite this article
[IEEE Style]
이동건 and 권태경, "Automated Classification of Unknown Smart Contracts of Ethereum Using Machine Learning," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, vol. 28, no. 6, pp. 1319-1328, 2018. DOI: 10.13089/JKIISC.2018.28.6.1319.

[ACM Style]
이동건 and 권태경. 2018. Automated Classification of Unknown Smart Contracts of Ethereum Using Machine Learning. Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, 28, 6, (2018), 1319-1328. DOI: 10.13089/JKIISC.2018.28.6.1319.