Analysis of Input-Output Mappings in Coinjoin Transactions with Arbitrary Values

GAVENDA, Jiří; Petr ŠVENDA; Stanislav BOBOŇ a Vladimír SEDLÁČEK. Analysis of Input-Output Mappings in Coinjoin Transactions with Arbitrary Values. Online. In Computer Security – ESORICS 2025. Cham: Springer Nature Switzerland, 2025, s. 126-146. ISBN 978-3-032-07900-8. Dostupné z: https://doi.org/10.1007/978-3-032-07901-5_7.

Základní údaje

Originální název

Analysis of Input-Output Mappings in Coinjoin Transactions with Arbitrary Values

Autoři

GAVENDA, Jiří ORCID; Petr ŠVENDA; Stanislav BOBOŇ a Vladimír SEDLÁČEK

Vydání

Cham, Computer Security – ESORICS 2025, od s. 126-146, 21 s. 2025

Nakladatel

Springer Nature Switzerland

---

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Švýcarsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

elektronická verze "online"

Odkazy

URL

Impakt faktor

Impact factor: 0.402 v roce 2005

Označené pro přenos do RIV

Ano

Kód RIV

RIV/00216224:14330/25:00142253

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-3-032-07900-8

ISSN

DOI

https://doi.org/10.1007/978-3-032-07901-5_7

UT WoS

001656845200007

EID Scopus

2-s2.0-105020018531

Klíčová slova anglicky

Bitcoin; CoinJoin; Privacy; Anonymity

Štítky

core_A, firank_A

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno

---

Anotace

V originále

A coinjoin protocol aims to increase transactional privacy for Bitcoin and Bitcoin-like blockchains via collaborative transactions, by violating assumptions behind common analysis heuristics. Estimating the resulting privacy gain is a crucial yet unsolved problem due to a range of influencing factors and large computational complexity. We adapt the BlockSci on-chain analysis software to coinjoin transactions, demonstrating a significant (10–50%) average post-mix anonymity set size decrease for all three major designs with a central coordinator: Whirlpool, Wasabi 1.x, and Wasabi 2.x. The decrease is highest during the first day and negligible after one year from a coinjoin creation. Moreover, we design a precise, parallelizable privacy estimation method, which takes into account coinjoin fees, implementation-specific limitations and users’ post-mix behavior. We evaluate our method in detail on a set of emulated and real-world Wasabi 2.x coinjoins and extrapolate to its largest real-world coinjoins with hundreds of inputs and outputs. We conclude that despite the users’ undesirable post-mix behavior, correctly attributing the coins to their owners is still very difficult, even with our improved analysis algorithm.

---

Návaznosti

MUNI/A/1666/2024, interní kód MU	Název: Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity 25 Investor: Masarykova univerzita, Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity 25
MUNI/A/1709/2024, interní kód MU	Název: Aplikovaný výzkum na FI: Důvěra v dynamických softwarových ekosystémech, kryptografické implementace včetně uživatelských aspektů, kyberbezpečnostní cvičení, fúze dat pro fyzikální sensory a algoritmy plánování v logistice Investor: Masarykova univerzita, Aplikovaný výzkum na FI: Důvěra v dynamických softwarových ekosystémech, kryptografické implementace včetně uživatelských aspektů, kyberbezpečnostní cvičení, fúze dat pro fyzikální sensory a algoritmy plánování v logistice
101087529, interní kód MU	Název: Cyber-security Excellence Hub in Estonia and South Moravia (CHESS) Investor: Evropská unie, Cyber-security Excellence Hub in Estonia and South Moravia (CHESS), Rozšiřování účasti a posílení ERA