論文の概要: Anomaly Detection for Fraud in Cryptocurrency Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11466v1
• Date: Sat, 23 Jul 2022 08:58:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 15:45:35.913581
• Title: Anomaly Detection for Fraud in Cryptocurrency Time Series
• Title（参考訳）: 暗号通貨時系列における不正検出
• Authors: Eran Kaufman and Andrey Iaremenko
• Abstract要約: 産業が自動化されるにつれて、自動化された詐欺検知器の必要性は非常に明らかになる。 リアルタイムで異常を識別することは、観察する正確な異常な振る舞いのために、特に簡単な作業ではない。 本稿では,特定のアカウントからの取引をリアルタイムに行うことを提案し,多様なアルゴリズムを調査した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2183405753834557
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Since the inception of Bitcoin in 2009, the market of cryptocurrencies has grown beyond initial expectations as daily trades exceed $10 billion. As industries become automated, the need for an automated fraud detector becomes very apparent. Detecting anomalies in real time prevents potential accidents and economic losses. Anomaly detection in multivariate time series data poses a particular challenge because it requires simultaneous consideration of temporal dependencies and relationships between variables. Identifying an anomaly in real time is not an easy task specifically because of the exact anomalistic behavior they observe. Some points may present pointwise global or local anomalistic behavior, while others may be anomalistic due to their frequency or seasonal behavior or due to a change in the trend. In this paper we suggested working on real time series of trades of Ethereum from specific accounts and surveyed a large variety of different algorithms traditional and new. We categorized them according to the strategy and the anomalistic behavior which they search and showed that when bundling them together to different groups, they can prove to be a good real-time detector with an alarm time of no longer than a few seconds and with very high confidence.
• Abstract（参考訳）: 2009年のBitcoinの誕生以来、暗号通貨の市場は、日々の取引が100億ドルを超えると、当初の予想を超えてきた。 業界が自動化されるにつれて、自動化された不正検出器の必要性は極めて明白になる。 リアルタイムで異常を検出することは、潜在的な事故や経済的損失を防ぐ。 多変量時系列データの異常検出は、時間的依存関係と変数間の関係を同時に考慮する必要があるため、特別な課題となる。 リアルタイムで異常を識別することは、観察する正確な異常な振る舞いのために、特に簡単な作業ではない。 ポイントによっては、ポイントワイズな大域的または局所的な異常な行動を示す場合もあるが、他のポイントは、頻度や季節的行動、あるいは傾向の変化によって異常である場合もある。 本稿では,Ethereumの取引を特定のアカウントからリアルタイムに行うことを提案し,従来から新しいさまざまなアルゴリズムを調査した。 調査した戦略や異常行動に応じて分類し,異なるグループにバンドルすることで,数秒以内のアラームタイムと非常に高い信頼性を持つ,優れたリアルタイム検出器であることが判明した。

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