Öffentliche Blockchains wie Bitcoin beinhalten mehrere hundert Millionen Finanztransaktionen. Ihre Analyse ist von erheblichem Interesse für die wissenschaftliche Forschung und kommerzielle Anwendungen, aber insbesondere auch für Behörden, da Blockchainsysteme aufgrund ihrer Pseudonymität auch für kriminelle Zahlungen genutzt werden. Dabei werden Zahlungsflüsse verschleiert, indem Nutzer*innen innerhalb dieser Systeme beliebig viele „Konten“ in Form von Adressen erstellen.
Eine etablierte forensische Methode in diesem Zusammenhang ist das sogenannte Address-Clustering, welches mittels Heuristiken die Adressen pro Nutzer*in gruppiert, um deren Aktivitäten gesondert zu betrachten. Bisherige Methoden analysierten üblicherweise nur einzelne Blockchains für sich in sogenannten Single-Chain-Analysen. Diese können jedoch zu Cross-Chain-Analysen erweitert werden, indem die Daten mehrerer Blockchains miteinbezogen werden.
In seiner Masterarbeit hat Martin Plattner die an der Universität Princeton entwickelte hochperformante Blockchain-Analyseplattform BlockSci grundlegend um einen Multi-Chain-Modus erweitert, um effiziente Cross-Chain-Analysen von geforkten Chains zu ermöglichen. Blockchain-Forks stellen Abspaltungen von bestehenden Blockchains dar und eignen sich aufgrund ihrer gemeinsamen Transaktionshistorie zwischen Eltern- und Fork-Chain besonders für Cross-Chain-Analysen. Ein populäres Beispiel für einen Fork ist Bitcoin Cash, welches sich im August 2017 von der Bitcoin Blockchain abgespalten hat und ihm in seiner Masterarbeit als Analysegegenstand gedient hat.
Ein Hauptziel war dabei das Auffinden gleicher Adressen über beide Blockchains hinweg, um so eine Verbindung zwischen diesen Adressen und deren Nutzer*innen herzustellen. Der neue Multi-Chain-Modus ermöglichte Martin Plattner die Implementierung eines neuartigen Clustering-Verfahrens: Cross-Chain-Address-Clustering. Dabei werden die Aktivitäten von Nutzer*innen über mehrere geforkte Chains hinweg kombiniert, um die Qualität des Clusterings zu verbessern.
Durch das Miteinbeziehen von Bitcoin Cash auf ein bestehendes Bitcoin-Clustering konnte er dadurch mit Stand Dezember 2019 über 570.000 zusätzliche Cluster-Zusammenschlüsse identifizieren. Insgesamt waren davon über 30 Millionen Adressen betroffen. Die Implementierung ist flexibel gestaltet, um das Verfahren in Zukunft auch auf andere Blockchain-Systeme anzuwenden.
Dieses von ihm entwickelte Cross-Chain-Address-Clustering Verfahren konnte er zusammen mit Forschern der Universitäten Princeton, Johns Hopkins sowie Cornell Tech erfolgreich bei der renommierten IT-Security Konferenz USENIX Security 2020 zur Veröffentlichung einreichen. Zusätzlich ist die Integration seines Clustering-Verfahrens in die Blockchain-Analysesoftware GraphSense geplant. Diese wird unter anderem vom Complexity Science Hub und dem Austrian Institute of Technology als Open Source Software entwickelt und vom Spin-off Iknaio Cryptoasset Analytics GmbH als operatives Service angeboten.
Martin Plattner war einer der drei Preisträger, die am 22. August 2022 im Rahmen der DEXA Konferenz ausgezeichnet wurden.