論文の概要: TEGDetector: A Phishing Detector that Knows Evolving Transaction Behaviors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15446v1
• Date: Fri, 26 Nov 2021 02:54:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-01 15:50:22.213503
• Title: TEGDetector: A Phishing Detector that Knows Evolving Transaction Behaviors
• Title（参考訳）: TEGDetector:トランザクションの振る舞いを進化させるフィッシング検出器
• Authors: Jinyin Chen, Haiyang Xiong, Dunjie Zhang, Zhenguang Liu and Jiajing Wu
• Abstract要約: フィッシング検知器はフィッシングアドレスの探索に力を注いでいる。 検出器のほとんどは、ランダムウォーキングや静的サブグラフの構築によって、ターゲットアドレスのトランザクション動作の特徴を抽出する。 本稿では、トランザクション進化グラフから進化する挙動特徴を学習する動的グラフであるTEGDetectorを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.123699164666602
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, phishing scams have posed a significant threat to blockchains. Phishing detectors direct their efforts in hunting phishing addresses. Most of the detectors extract target addresses' transaction behavior features by random walking or constructing static subgraphs. The random walking methods,unfortunately, usually miss structural information due to limited sampling sequence length, while the static subgraph methods tend to ignore temporal features lying in the evolving transaction behaviors. More importantly, their performance undergoes severe degradation when the malicious users intentionally hide phishing behaviors. To address these challenges, we propose TEGDetector, a dynamic graph classifier that learns the evolving behavior features from transaction evolution graphs (TEGs). First, we cast the transaction series into multiple time slices, capturing the target address's transaction behaviors in different periods. Then, we provide a fast non-parametric phishing detector to narrow down the search space of suspicious addresses. Finally, TEGDetector considers both the spatial and temporal evolutions towards a complete characterization of the evolving transaction behaviors. Moreover, TEGDetector utilizes adaptively learnt time coefficient to pay distinct attention to different periods, which provides several novel insights. Extensive experiments on the large-scale Ethereum transaction dataset demonstrate that the proposed method achieves state-of-the-art detection performance.
• Abstract（参考訳）: 近年、フィッシング詐欺はブロックチェーンに大きな脅威をもたらしている。 フィッシング検出器は、フィッシングアドレスを探索する取り組みを指示する。 ほとんどの検出器は、ランダムウォーキングや静的サブグラフの構築によって、ターゲットアドレスのトランザクション動作の特徴を抽出する。 ランダムウォーキング法は通常、サンプリングシーケンスの長さが限られているため構造情報を見逃すが、静的サブグラフ法では、進化するトランザクションの振る舞いにある時間的特徴を無視する傾向がある。 さらに重要なのは、悪意のあるユーザーが意図的にフィッシング行為を隠すと、パフォーマンスが著しく低下することです。 これらの課題に対処するために、トランザクション進化グラフ(tegs)から進化する振る舞いの特徴を学ぶ動的グラフ分類器であるtegdetectorを提案する。 まず、トランザクションシリーズを複数のタイムスライスにキャストし、ターゲットアドレスのトランザクション動作を異なる期間にキャプチャします。 そして,不審なアドレスの探索空間を狭める高速な非パラメトリックフィッシング検出器を提供する。 最後に、TEGDetectorは、進化するトランザクションの振る舞いの完全な特徴づけに向けて、空間的および時間的進化の両方を考慮する。 さらに、TEGDetectorは適応学習時間係数を利用して異なる期間に異なる注意を払っており、いくつかの新しい洞察を与えている。 大規模なEthereumトランザクションデータセットに関する大規模な実験により、提案手法が最先端検出性能を達成することを示す。

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