- 著者
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森島 信
松谷 宏紀
- 雑誌
- 研究報告システム・アーキテクチャ(ARC) (ISSN:21888574)
- 巻号頁・発行日
- vol.2018-ARC-231, no.22, pp.1-6, 2018-06-07
ブロックチェーンは,暗号通貨ビットコインで提案された P2P ネットワークで構成される分散型台帳システムであり,国際送金,個人間取引,資産の保全等幅広い用途に用いられている.ブロックチェーンでは,仮に取引の作成者であっても変更や削除ができないという性質によって改竄耐性が高められているが,この性質は,誤取引や秘密鍵の盗難などによって作成された不正取引を後から修正出来ないという問題点にもなる.この問題点により,一度盗難等の不正取引が発生した場合,その被害が拡大しやすく,承認前に取引を修正する等の対策を取り,被害を抑える必要がある.そのためには,高速に不正取引を検知する必要がある.しかし,ブロックチェーンにおいて異常を検知するためには様々な特徴量を用いて検知を繰り返す必要があるため,特徴量抽出がオーバーヘッドとなり,高速な異常検知が困難である.そこで,本論文では,並列計算性能に優れる GPU を用いて特徴量の抽出に必要な取引情報をキャッシュし,GPU 内で特徴量抽出と異常検知双方を行うことで,様々な特徴量を用いる異常検知を高速化することを提案する.提案手法により,計算量の大きい条件付きの特徴による Krneans 法を用いた異常検知で,利用者数 100 万,取引数 1 億の時に CPU 処理の 37.1 倍,異常検知のみを GPU で行う手法の 16.1 倍の高速化を実現した.