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0 Sterne für die Sicherheit: Wie Kundenbewertungen die Bitcoin-Adressen von Darknet-Händlern verraten

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dc.contributor.authorSchäfer, Jochen
dc.contributor.authorMüller, Christian
dc.contributor.authorArmknecht, Frederik
dc.contributor.editorWendzel, Steffen
dc.contributor.editorWressnegger, Christian
dc.contributor.editorHartmann, Laura
dc.contributor.editorFreiling, Felix
dc.contributor.editorArmknecht, Frederik
dc.contributor.editorReinfelder, Lena
dc.date.accessioned2024-04-19T12:54:02Z
dc.date.available2024-04-19T12:54:02Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractBitcoin spielt als Zahlungsmethode auf Online-Marktplätzen eine immer größere Rolle, sowohl im legalen als auch im illegalen Raum. Solche Marktplätze verwenden in der Regel ein Bewer- tungssystem, mit dem Kunden ihre Einkäufe und einzelne Händler bewerten können. Dementsprechend haben Verkäufer ein Interesse daran, so viele positive Bewertungen wie möglich zu sammeln und diese öffentlich zu machen. In dieser Arbeit präsentieren wir einen Angriff, der diese öffentlich verfügbaren Informationen ausnutzt, um diejenigen Bitcoin-Adressen zu identifizieren, mit denen die Händler ihre Auszahlungen von den Marktplätzen erhalten. Wir demonstrieren die Anwendbarkeit des Angriffs, indem wir Bitcoin-Transaktionen auf der Grundlage von Kundenbewertungen für zwei Darknet-Marktplätze zunächst modellieren und dann passende Transaktionen aus der Blockchain abrufen. Auf diese Weise können wir für 44, 4% der auf den beiden Marktplätzen aktiven Händler mindestens eine Bitcoin-Adresse identifizieren.de
dc.identifier.doi10.18420/sicherheit2024_010
dc.identifier.isbn978-3-88579-739-5
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/43950
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofSicherheit 2024
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings Volume P-345
dc.subjectBitcoin
dc.subjectDarknet
dc.subjectKryptowährungsforensik
dc.title0 Sterne für die Sicherheit: Wie Kundenbewertungen die Bitcoin-Adressen von Darknet-Händlern verratende
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage170
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage153
gi.conference.date09.-11.04.2024
gi.conference.locationWorms
gi.conference.sessiontitleFull Paper Session 5 – Privacy

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