Bitcoin은 현재 다크넷 시장에서 불법 거래에 가장 널리 사용되는 암호화폐이다. 주소의 익명성으로 인해 거래 흐름은 전 세계적으로 가시적임에도 불구하고, Bitcoin 클러스터링은 불법 Bitcoin 거래 분석에서 여전히 가장 어렵고 해결되지 않은 핵심 문제들 중 하나이다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해, 온체인 거래와 현실 세계의 오프체인 애플리케이션 데이터를 모두 활용하는 새로운 다층 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 먼저 거래 시스템을 포함한 다크넷 마켓 생태계의 고유한 특성을 탐색하였다. 11개월 동안 수동으로 수집한 데이터에 대해 심층 분석을 수행한 결과, 일부 다크넷 마켓 리뷰 데이터에 Bitcoin의 가치와 아이템 배송 정보가 포함된 거래가 공개되어 있음을 확인하였다. 이어서, 공개된 정보와 연관된 동일한 다크넷 공급자가 소유한 고유한 Bitcoin 주소를 식별하였다. 주소 소유 관계를 바탕으로 보다 정확한 시장 클러스터를 생성할 수 있었으며, 이는 다른 클러스터링 알고리즘에서는 이전에 확인되지 않았던 것들이다. 실험 결과에 따르면, 다크넷 마켓 리뷰 데이터의 약 31.68%가 실제 Bitcoin 거래와 일치하였고, Silk Road 4와 연관된 122개의 숨겨진 클러스터가 발견되었다. 이는 제안된 알고리즘이 기존 클러스터링 방법을 보완할 수 있으며, 최대 91.7%까지 위음성률(false negative rate)을 유의미하게 감소시킬 수 있음을 시사한다.

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