論文の概要: Sequence-Based Target Coin Prediction for Cryptocurrency Pump-and-Dump

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12929v1
• Date: Thu, 21 Apr 2022 16:34:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-09 00:13:19.277048
• Title: Sequence-Based Target Coin Prediction for Cryptocurrency Pump-and-Dump
• Title（参考訳）: 暗号通貨ポンプ・ダンプのシーケンスベースターゲットコイン予測
• Authors: Sihao Hu, Zhen Zhang, Shengliang Lu, Bingsheng He, Zhao Li
• Abstract要約: 本稿では, ターゲットコインの予測課題に焦点をあて, ポンプ前のターゲット交換に記載された全てのコインのポンプ確率を推定する。 我々は、2019年1月から2022年1月まで、Telegramチャンネルで組織された709件のP&Dの総合的な調査を行い、いくつかの異常かつ興味深いP&Dパターンを発掘する。 我々は,各チャネルのポンプ履歴をシーケンス表現としてエンコードする,SNNという新しいシーケンスベースニューラルネットワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.06710188537909
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the pump-and-dump schemes (P&Ds) proliferate in the cryptocurrency market, it becomes imperative to detect such fraudulent activities in advance, to inform potentially susceptible investors before they become victims. In this paper, we focus on the target coin prediction task, i.e., to predict the pump probability of all coins listed in the target exchange before a pump. We conduct a comprehensive study of the latest P&Ds, investigate 709 events organized in Telegram channels from Jan. 2019 to Jan. 2022, and unearth some abnormal yet interesting patterns of P&Ds. Empirical analysis demonstrates that pumped coins exhibit intra-channel homogeneity and inter-channel heterogeneity, which inspires us to develop a novel sequence-based neural network named SNN. Specifically, SNN encodes each channel's pump history as a sequence representation via a positional attention mechanism, which filters useful information and alleviates the noise introduced when the sequence length is long. We also identify and address the coin-side cold-start problem in a practical setting. Extensive experiments show a lift of 1.6% AUC and 41.0% Hit Ratio@3 brought by our method, making it well-suited for real-world application. As a side contribution, we release the source code of our entire data science pipeline on GitHub, along with the dataset tailored for studying the latest P&Ds.
• Abstract（参考訳）: 仮想通貨市場では、ポンプ・アンド・ダンプ方式(P&D)が拡大するにつれて、そのような不正行為を事前に検出し、被害者になる前に潜在的な投資家に知らせることが義務づけられる。 本稿では,ターゲットコインの予測タスク,すなわち,ポンプ前のターゲット交換に記載された全てのコインのポンプ確率を予測することに焦点を当てる。 我々は、2019年1月から2022年1月まで、Telegramチャンネルで組織された709件のP&Dの総合的な調査を行い、いくつかの異常かつ興味深いP&Dパターンを発掘する。 経験的分析により、ポンピングコインはチャネル内均一性とチャネル間不均一性を示すことが示され、SNNと呼ばれる新しいシーケンスベースのニューラルネットワークを開発するきっかけとなった。 特に、snnは各チャネルのポンプ履歴を位置注意機構を介してシーケンス表現として符号化し、有用な情報をフィルタリングし、シーケンス長が長い場合に発生するノイズを緩和する。 また、コイン側のコールドスタート問題を実用的な環境で特定・対処する。 実験の結果,AUCは1.6%,Hit Ratio@3は41.0%であり,実世界の応用に適していることがわかった。 副産物として、最新のP&Dの研究に適したデータセットとともに、GitHubでデータサイエンスパイプライン全体のソースコードをリリースしています。

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