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Virtuelle Währungssysteme wie Bitcoin gewinnen zunehmend an Bedeutung. Heimische Forscher arbeiten an algorithmischen Lösungen die uns helfen sollen, solche Systeme zu verstehen und Anomalien darin zu erkennen.
Dass neue digitale Technologien das Finanzwesen weiter transformieren werden, kann an der Entstehung virtueller Währungssysteme wie Bitcoin beobachtet werden. Darin werden Währungseinheiten dezentral generiert und können innerhalb weniger Minuten zu geringen Transaktionskosten global überwiesen werden. Im Gegensatz zu bereits existierenden Währungssystemen operieren virtuelle Währungen ohne zentrale Kontrolle (z.B.: Notenbanken) und vorbei an klassischen Zahlungsverkehrsanbietern (z.B.: Banken). Alle jemals in Bitcoin durchgeführten Transaktionen sind in der öffentlich einsehbaren Blockchain in anonymisierter Form abgebildet und können für Analysezwecke herangezogen werden.
Im Projekt GraphSense werden algorithmische Lösungen zur Echtzeitanalyse virtueller Währungstransaktionen entwickelt, die Einblick in Funktionsweise und Transaktionsabläufe liefern können. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Erkennung von „Anomalien“, d.h. der Identifikation von Transaktionen und Transaktionsmustern die von üblichen Strukturen abweichen. So können zum Beispiel mögliche betrügerische Aktivitäten frühzeitig erkannt und nachvollzogen werden.
Echtzeitanalyse großer Netzwerkstrukturen
Die Besonderheit und somit die wissenschaftliche Herausforderung des GraphSense Projekts liegt in der Struktur und der stetig anwachsenden Menge der zu analysierenden Transaktionsdaten.
Die derzeit ca. 100 Millionen Einzeltransaktionen ergeben ein Transaktionsnetzwerk in dem Bitcoin Adressen und Transaktionen durch hunderte Millionen Knoten und Kanten repräsentiert werden. Algorithmen zur Erkennung von Anomalien in solch großen Netzwerkstrukturen müssen für horizontal skalierbare Infrastrukturen (z.B.: Apache Spark) entwickelt und auf deren praktische Anwendbarkeit getestet werden.
Generische Anwendbarkeit
Neben dem Anwendungsfall “Anomalie Erkennung in virtuellen Währungen” sollen die im Rahmen des GraphSense Projekts entwickelten Technologien in weiterer Folge auch für andere Anwendungsfelder (z.B.: Fehlerdiagnose in Industrieanlagen, Anomalie Erkennung in Energienetzwerken) verwendbar sein. Alle entwickelten Komponenten werden deshalb als Open Source Software veröffentlicht
Facts
- Projektbeginn: September 2015
- Projektdauer: 2 Jahre
- Förderung: IKT der Zukunft, 3. Ausschreibung - Offenes Anwendungsfeld
- Koordination: AIT Austrian Institute of Technology
- Partner: Braintribe IT Technologies GmbH, WU - Wirtschaftsuniversität Wien
Insight into Virtual Currency Ecosystems by making use of Big Data Technology
Bitcoin is the most prominent example of a virtual cryptocurrency and the use of Blockchain. The currency is not issued by any government, bank, or organization but relies on cryptographic protocols and a distributed peer-to-peer network of users to mint, store, and transfer currency units.
This talk will
- (I) briefly introduce virtual currencies and their technical characteristics,
- (II) present a selection of analytics features and describe their technical implementation,
- (III) and then focus on the computational (Big Data) challenges with building such a platform.
- (IV) possible future research directions.
