論文の概要: SourceP: Detecting Ponzi Schemes on Ethereum with Source Code
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01665v5
- Date: Wed, 22 Nov 2023 02:59:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 19:06:55.757773
- Title: SourceP: Detecting Ponzi Schemes on Ethereum with Source Code
- Title（参考訳）: SourceP:ソースコードでEthereum上のPonziスキーマを検出する
- Authors: Pengcheng Lu, Liang Cai, and Keting Yin
- Abstract要約: SourcePは、事前訓練されたモデルとデータフローを使用して、一般化プラットフォーム上でスマートPonziスキームを検出する方法である。
まず、スマートコントラクトのソースコードをデータフローグラフに変換し、学習コード表現に基づく事前学習モデルを導入し、分類モデルを構築する。
実験の結果、SourcePはスマートコントラクトデータセット内のスマートPonziスキームを検出するために87.2%のリコールと90.7%のFスコアを達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5898893619901381
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As blockchain technology becomes more and more popular, a typical financial
scam, the Ponzi scheme, has also emerged in the blockchain platform Ethereum.
This Ponzi scheme deployed through smart contracts, also known as the smart
Ponzi scheme, has caused a lot of economic losses and negative impacts.
Existing methods for detecting smart Ponzi schemes on Ethereum mainly rely on
bytecode features, opcode features, account features, and transaction behavior
features of smart contracts, which are unable to truly characterize the
behavioral features of Ponzi schemes, and thus generally perform poorly in
terms of detection accuracy and false alarm rates. In this paper, we propose
SourceP, a method to detect smart Ponzi schemes on the Ethereum platform using
pre-trained models and data flow, which only requires using the source code of
smart contracts as features. SourceP reduces the difficulty of data acquisition
and feature extraction of existing detection methods. Specifically, we first
convert the source code of a smart contract into a data flow graph and then
introduce a pre-trained model based on learning code representations to build a
classification model to identify Ponzi schemes in smart contracts. The
experimental results show that SourceP achieves 87.2\% recall and 90.7\%
F-score for detecting smart Ponzi schemes within Ethereum's smart contract
dataset, outperforming state-of-the-art methods in terms of performance and
sustainability. We also demonstrate through additional experiments that
pre-trained models and data flow play an important contribution to SourceP, as
well as proving that SourceP has a good generalization ability.
- Abstract（参考訳）: ブロックチェーン技術がますます普及するにつれて、一般的な金融詐欺であるPonziスキームもブロックチェーンプラットフォームEthereumに登場している。
スマートコントラクトを通じて展開されるこのPonziスキームは、スマートPonziスキームとしても知られ、多くの経済的損失と負の影響を引き起こしている。
Ethereum上のスマートPonziスキームを検出する既存の方法は、主にバイトコード機能、オペコード機能、アカウント機能、スマートコントラクトのトランザクション動作機能に依存しており、Ponziスキームの動作特性を真に特徴づけることができないため、検出精度と誤警報率の点で一般的には不十分である。
本稿では,事前訓練されたモデルとデータフローを用いてEthereumプラットフォーム上のスマートPonziスキームを検出する方法であるSourcePを提案する。
SourcePは、既存の検出方法のデータの取得と特徴抽出の難しさを軽減する。
具体的には、まずスマートコントラクトのソースコードをデータフローグラフに変換し、次に学習コード表現に基づく事前学習モデルを導入し、スマートコントラクト内のポンジスキームを識別するための分類モデルを構築する。
実験の結果, SourceP は Ethereum のスマートコントラクトデータセット内のスマート Ponzi スキームの検出において,87.2\% のリコールと90.7\% のFスコアを達成した。
我々はまた、事前訓練されたモデルとデータフローがSourcePに重要な貢献をしていること、およびSourcePが優れた一般化能力を持っていることを実証する追加の実験を通して実証する。
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