도난된 데이터의 가격을 산출하다

본 연구에 사용된 마켓플레이스 매물 데이터는 2025년 1월부터 2026년 2월까지의 기간을 대상으로 합니다. 데이터는 2026년 2월과 3월에 걸쳐 NordStellar 플랫폼(1차 소스), 아직 NordStellar에 색인화되지 않은 신규 마켓플레이스(2차 소스), 그리고 xLeet 마켓플레이스(3차 소스)에서 수집되었습니다.

• Nordstellar 엔터프라이즈 API: 저희는 신분증, 금융 계좌, 결제용 카드, 로그인 정보, 암호화폐를 포괄하는 228개의 키워드 검색을 수행했습니다. NordStellar는 색인화된 마켓플레이스(BidenCash, Russian Market, Exodus Market, Styx Market)에서 총 5만 건에 가까운 매물 정보를 추출했습니다.

• 색인화되지 않은 마켓플레이스: Ares Market, Black Ops, Nexus Market, We The North에서 총 9,400건의 매물 정보를 수집했습니다.

• xLeet: Office365, cPanel, GoDaddy 웹메일 등 약 15,800건의 비즈니스 이메일 주소 매물을 발견했습니다.

NordStellar에 색인화된 마켓플레이스와 색인화되지 않은 마켓플레이스의 매물은 총 59,050건의 핵심 데이터 세트를 구성합니다. 이 데이터 세트는 노이즈, 오탐지 및 신뢰할 수 없는 데이터를 줄이기 위해 다단계 필터링 과정을 거쳤습니다.

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   마약 및 튜토리얼 관련 매물은 제외했습니다.

2. 2.

   정규화 작업 후, 정확한 중복 제거를 통해 제목이나 설명이 동일한 핵심 매물의 거의 절반(27,605건)을 제거했습니다.

3. 3.

   AI 기반 중복 탐지를 통해 69건의 매물을 추가로 제거했습니다.

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   전 세계 마켓플레이스 간 중복 항목을 제거하는 작업으로 425개의 중복 항목을 제거해 핵심 데이터 세트에 총 28,559개의 고유 목록이 남게 되었습니다.

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   xLeet 데이터 세트는 가격 검증 및 지리적 분포에 중점을 둔 별도의 간소화된 필터링 과정을 거쳤습니다.

이후 결과 데이터는 분석을 위해 다음과 같이 처리했습니다.

• nexos.ai를 사용해 남은 목록을 16개 카테고리로 분류했습니다.

• 각 매물에 하위 카테고리, 지리적 속성(지역 및 국가), 신뢰도 점수를 추가로 부여했습니다.

• 최소 데이터 기준을 충족하는 각 카테고리와 지역 조합에 대해 통계적 집계(최솟값, 1사분위수, 중앙값, 평균값, 3사분위수, 최댓값)를 사용했습니다.

• 비교 편의성을 위해 가격을 미국 달러 정규화했습니다.

데이터 신뢰성을 확보하기 위해 신뢰도 점수가 낮거나, 가격이 극단적(상위 1% 초과)이거나 지리적 데이터를 알 수 없는 매물은 수동으로 검토되었습니다. 마지막으로, 핵심 데이터 세트만으로는 불가능한 지리적 가격 책정 범위를 제공하기 위해 xLeet 이메일 데이터를 이메일 계정 분석에 통합했습니다.