Análise do comportamento de contas no Ethereum durante um evento de impacto na economia

  • Pedro Henrique F. S. Oliveira UFJF
  • Daniel Muller Rezende UFJF
  • Heder S. Bernardino UFJF
  • Saulo Moraes Villela UFJF
  • Alex B. Vieira UFJF
  • Glauber Dias Gonçalves UFPI

Resumo


Um dos principais eventos que envolve a economia mundial em 2022 é o conflito entre Rússia e Ucrânia. Esse evento oferece uma oportunidade ímpar para analisar como acontecimentos dessa magnitude podem refletir no uso de criptomoedas. Este trabalho busca investigar o comportamento de contas e suas transações na rede de criptoativos Ethereum durante esse evento. Para tal fim, coletamos todas as transações realizadas duas semanas antes e duas semanas após o início do conflito, organizadas em dois grupos: o conjunto das contas envolvidas nessas transações e o subconjunto dessas contas que interagiram com um serviço dentro do Ethereum, chamado Flashbots Auction. Então, modelamos grafos temporais em que cada vértice representa uma conta e cada aresta representa uma transação realizada entre duas contas. Analisamos o comportamento dessas contas via métricas de grafos para ambos os grupos durante cada semana observada. Os resultados mostram mudanças no comportamento e atividade de contas, bem como variações no volume diário de transações.

Referências

Agarwal, R., Barve, S., and Shukla, S. K. (2021). Detecting malicious accounts in permissionless blockchains using temporal graph properties. Applied Network Science, 6(1):9.

Bai, Q., Zhang, C., Xu, Y., Chen, X., and Wang, X. (2020). Poster: Evolution of ethereum: A temporal graph perspective. In 2020 IFIP Networking Conference (Networking), pages 652-654. IEEE.

Capponi, A., Jia, R., and Wang, Y. (2022). The evolution of blockchain: from lit to dark. arXiv preprint arXiv:2202.05779.

Chen, T., Li, Z., Zhu, Y., Chen, J., Luo, X., Lui, J. C.-S., Lin, X., and Zhang, X. (2020). Understanding ethereum via graph analysis. ACM Trans. Internet Technol., 20(2).

Daian, P., Goldfeder, S., Kell, T., Li, Y., Zhao, X., Bentov, I., Breidenbach, L., and Juels, A. (2020). Flash boys 2.0: Frontrunning in decentralized exchanges, miner extractable value, and consensus instability. In 2020 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP), pages 910-927. IEEE.

Miller, A., Litton, J., Pachulski, A., Gupta, N., Levin, D., Spring, N., and Bhattacharjee, B. (2015). Discovering bitcoin's public topology and influential nodes. Technical report, University of Maryland, College Park.

Sun, Y., Xiong, H., Yiu, S. M., and Lam, K. Y. (2019). Bitvis: An interactive visualization system for bitcoin accounts analysis. In 2019 Crypto Valley conference on blockchain technology (CVCBT), pages 21-25. IEEE.

Zanelatto Gavião Mascarenhas, J., Ziviani, A., Wehmuth, K., and Vieira, A. B. (2020). On the transaction dynamics of the ethereum-based cryptocurrency. Journal of Complex Networks, 8(4):cnaa042.

Zhao, L., Sen Gupta, S., Khan, A., and Luo, R. (2021). Temporal analysis of the entire ethereum blockchain network. In Proceedings of the Web Conference 2021, pages 2258-2269.
Publicado
23/05/2022
OLIVEIRA, Pedro Henrique F. S.; REZENDE, Daniel Muller; BERNARDINO, Heder S.; VILLELA, Saulo Moraes; VIEIRA, Alex B.; GONÇALVES, Glauber Dias. Análise do comportamento de contas no Ethereum durante um evento de impacto na economia. In: WORKSHOP EM BLOCKCHAIN: TEORIA, TECNOLOGIAS E APLICAÇÕES (WBLOCKCHAIN), 5. , 2022, Fortaleza. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 54-67. DOI: https://doi.org/10.5753/wblockchain.2022.223567.