Interest and expectations for cryptocurrency are increasing day by day. However, criminals easily hide their identities and abuse cryptocurrency as the transaction method for serious crimes such as drug trading due to the decentralized anonymity than its natural features. In addition, due to the popularity of cryptocurrency, real-life abuse cases are on the rise. Despite this importance and severity, there are only a few comprehensive measurement studies on how cryptocurrency is abused in terms of the actual victim-side. Few studies provide limited measurement results, focusing only on serious cybercrime investigations rather than actual damage encountered by Internet users. We present empirical, large-scale analysis results of various types of bitcoin abuse using large-scale reports collected from real victims worldwide to help us understand cryptocurrency abuse in more depth through this study. And we evaluate the approach to Homoglyphs characters for Natural Language Processing in the data. By proposing a message template clustering technique within the data to identify cyber threat groups, we investigate the possibility of providing clues for tracking cyber threat groups using public reporting reports and present the results of applying in-depth learning for automation. Empirical research on cryptocurrency abuse using the public report is expected to reduce damage more effectively for real victims in the real world than serious cybercrime investigations.
암호 화폐에 관한 관심과 기대는 날로 높아져 가지만, 암호 화폐 특성 중 탈중앙화와 익명성 덕분에, 범죄자들은 신원을 쉽게 감춘 채 마약 거래와 같은 심각한 범죄의 거래 수단으로 악용하고 있다. 또한 암호 화폐의 대중적인 인기로 실생활에서의 악용사례가 급등하는 추세이다. 이러한 중요성과 심각성에도 불구하고, 실제 피해자 측면에서 암호 화폐가 어떻게 악용되는지 전반적인 측정 연구는 거의 없다. 일부 연구는 제한적인 측정 결과만 제공하며, 실제 인터넷 사용자들이 접하는 피해보다는, 심각한 사이버 범죄 수사에만 집중하고 있다. 우리는 이 연구를 통해 암호 화폐 악용에 대한 더욱 심도 있는 이해를 돕기 위해, 전 세계의 실제 피해자들로부터 수집한 대규모의 보고서를 활용하여 다양한 비트코인 악용 유형에 대한 실증적인 대규모 분석 결과를 제시한다. 데이터 내의 자연어 처리를 위한 동형문자에 대한 접근법에 대해 평가하고, 데이터 내의 메시지 형판 군집화 기법을 제안하여 사이버 위협 집단을 식별함으로써, 공개 신고 리포트를 활용한 사이버 위협 그룹에 대한 추적의 단서 제공 가능성을 증명하고, 이를 자동화하기 위해 심층학습을 적용한 결과를 제시한다. 이 공개정보를 활용한 암호 화폐 악용에 관한 실증적 연구는 전문적 조사를 통한 심각한 사이버 범죄 수사보다, 실세계의 피해자들에게 더 효과적으로 피해를 감소시킬 수 있을 것으로 기대한다.
