論文の概要: Do not rug on me: Zero-dimensional Scam Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07220v1
- Date: Sun, 16 Jan 2022 16:22:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-20 15:26:56.828058
- Title: Do not rug on me: Zero-dimensional Scam Detection
- Title(参考訳): ゼロ次元の詐欺を検知する「do not rug on me」
- Authors: Bruno Mazorra, Victor Adan, Vanesa Daza
- Abstract要約: 本稿では,20Kトークンのデータセットを拡大し,トークンを詐欺としてラベル付けするための新しい手法を提案する。
本稿では,トークン伝搬とスマートコントラクトに関連する新しい特徴を持つ機械学習に基づくアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Uniswap, like other DEXs, has gained much attention this year because it is a
non-custodial and publicly verifiable exchange that allows users to trade
digital assets without trusted third parties. However, its simplicity and lack
of regulation also makes it easy to execute initial coin offering scams by
listing non-valuable tokens. This method of performing scams is known as rug
pull, a phenomenon that already existed in traditional finance but has become
more relevant in DeFi. Various projects such as [34,37] have contributed to
detecting rug pulls in EVM compatible chains. However, the first longitudinal
and academic step to detecting and characterizing scam tokens on Uniswap was
made in [44]. The authors collected all the transactions related to the Uniswap
V2 exchange and proposed a machine learning algorithm to label tokens as scams.
However, the algorithm is only valuable for detecting scams accurately after
they have been executed. This paper increases their data set by 20K tokens and
proposes a new methodology to label tokens as scams. After manually analyzing
the data, we devised a theoretical classification of different malicious
maneuvers in Uniswap protocol. We propose various machine-learning-based
algorithms with new relevant features related to the token propagation and
smart contract heuristics to detect potential rug pulls before they occur. In
general, the models proposed achieved similar results. The best model obtained
an accuracy of 0.9936, recall of 0.9540, and precision of 0.9838 in
distinguishing non-malicious tokens from scams prior to the malicious maneuver.
- Abstract(参考訳): Uniswapは、他のDEXと同様、ユーザーが信頼できる第三者なしでデジタル資産を取引できる、非合法かつ公に検証可能な取引所であるため、今年は注目を集めている。
しかし、その単純さと規制の欠如により、価値のないトークンをリストアップすることで、初期通貨発行詐欺の実行も容易になる。
この詐欺行為の方法は、従来の金融業界にはすでに存在していたが、DeFiではより関係が深いルーグプルとして知られている。
例えば[34,37]のようなさまざまなプロジェクトは、EVM互換チェーンにおけるラグプルの検出に寄与している。
しかし, ユニスワップにおける詐欺トークンの検出・特徴化の第1段階は [44] であった。
著者らはUnixwap V2交換に関するすべてのトランザクションを収集し、トークンを詐欺としてラベル付ける機械学習アルゴリズムを提案した。
しかし,このアルゴリズムは,実行後の詐欺を正確に検出するためにのみ有用である。
本稿では,20kトークンのデータセットを増加させ,トークンを詐欺としてラベル付ける新しい手法を提案する。
データを手動で解析した後、Unixwapプロトコルにおける様々な悪意ある操作の理論的分類を考案した。
本稿では,トークンの伝播とスマートコントラクトヒューリスティックに関連する新しい特徴を持つ機械学習に基づくアルゴリズムを提案する。
一般に、提案されたモデルは同様の結果を得た。
最良のモデルは0.9936の精度、0.9540のリコール、そして悪意のないトークンと不正な操作前の詐欺を区別する精度0.9838の精度を得た。
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