비트코인 범죄 유형별 지갑 네트워크의 거래 패턴 분석 및 시계열-토폴로지 기반 모델링
Analyzing Transaction Patterns of Bitcoin Crime Wallet Networks : A Time-Series and Topological Modeling Approach
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초록
본 연구는 2017년부터 2024년까지 수집된 약 35만 건의 비트코인 의심 주소 중 각 범죄 유형별 1,000건을 분석하여, 랜섬웨어, 섹스토션, 비트코인 텀블러, 협박 사기 등의 거래 패턴을 비교하였다. 시계열 분석과 네트워크 중심성 지표를 통해 거래 빈도, 간격, 연결 구조를 살펴본 결과, 범죄 유형별로 뚜렷한 거래 양상이 관찰되었으며, 정상 주소와는 명확히 구분되는 특성이 나타났다. 예를 들어, 랜섬웨어 주소는 시간당 평균 거래 빈도가 일반 주소의 45배에 달했고, 텀블러는 반복적이고 급격한 거래 증가가 두드러졌다. 범죄 지갑 간에는 중·고도의 상관관계가 있는 반면, 정상 거래와는 낮은 상관성이 확인되었다. 이러한 결과는 암호화폐 기반 범죄 거래의 구조적 특징을 보여주며, 이상 거래 조기 탐지와 자금 세탁 징후 포착에 실질적인 기여를 할 수 있음을 시사한다.
Abstract
This study explores how the decentralized and anonymous nature of Bitcoin contributes to the rise of cybercrimes such as ransomware, sextortion, tumblers, and blackmail scams. Using data from major reporting platforms and blockchain explorers, we collected 347,779 suspicious addresses between January 2017 and June 2024. After removing duplicates, we analyzed 1,000 addresses for each crime type. To understand the patterns behind these crimes, we applied a combination of time series and network analysis. Our findings show that ransomware wallets transact at an average of 0.9 times per hour—roughly 45 times more than legitimate wallets. Tumblers maintain a high transaction rate with noticeable periodic spikes. Sextortion addresses, while quieter overall, show sudden bursts of activity, and blackmail scams are marked by irregular, unstable flows. Notably, wallets associated with different crimes tend to correlate with each other (correlation coefficients of 0.65–0.70), while their similarity to legitimate traffic is minimal (under 0.2). These results highlight that criminal wallets behave in distinct and recognizable ways, different from regular users. The framework we propose may help flag suspicious activity early and even predict major laundering attempts. Still, since this study focuses only on Bitcoin, future work should include other coins and explore deep learning approaches to better capture evolving tactics.