論文の概要: Leveraging Machine Learning for Multichain DeFi Fraud Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07972v1
- Date: Wed, 17 May 2023 15:48:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-18 12:19:06.996190
- Title: Leveraging Machine Learning for Multichain DeFi Fraud Detection
- Title（参考訳）: マルチチェーンDeFiフラッド検出のための機械学習の活用
- Authors: Georgios Palaiokrassas and Sandro Scherrers and Iason Ofeidis and
Leandros Tassiulas
- Abstract要約: 本稿では,最も大きなチェーンを含むさまざまなチェーンから特徴を抽出するフレームワークを提案し,広範囲なデータセットで評価する。
XGBoostやニューラルネットワークなど、さまざまな機械学習手法を使用して、DeFiと対話する不正アカウントの検出を識別した。
本稿では,新しいDeFi関連機能の導入により,評価結果が大幅に改善されることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.213509776274283
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Since the inception of permissionless blockchains with Bitcoin in 2008, it
became apparent that their most well-suited use case is related to making the
financial system and its advantages available to everyone seamlessly without
depending on any trusted intermediaries. Smart contracts across chains provide
an ecosystem of decentralized finance (DeFi), where users can interact with
lending pools, Automated Market Maker (AMM) exchanges, stablecoins,
derivatives, etc. with a cumulative locked value which had exceeded 160B USD.
While DeFi comes with high rewards, it also carries plenty of risks. Many
financial crimes have occurred over the years making the early detection of
malicious activity an issue of high priority. The proposed framework introduces
an effective method for extracting a set of features from different chains,
including the largest one, Ethereum and it is evaluated over an extensive
dataset we gathered with the transactions of the most widely used DeFi
protocols (23 in total, including Aave, Compound, Curve, Lido, and Yearn) based
on a novel dataset in collaboration with Covalent. Different Machine Learning
methods were employed, such as XGBoost and a Neural Network for identifying
fraud accounts detection interacting with DeFi and we demonstrate that the
introduction of novel DeFi-related features, significantly improves the
evaluation results, where Accuracy, Precision, Recall, F1-score and F2-score
where utilized.
- Abstract（参考訳）: 2008年のBitcoinによる無許可ブロックチェーンの導入以来、最も適したユースケースは金融システムとその利点を信頼できる仲介者に依存することなく、シームレスに利用できるようにすることであることが明らかとなった。
チェーン間のスマートコントラクトは分散ファイナンス(defi)のエコシステムを提供し、ユーザは160busdを超える累積的なロック付き価値で、貸出プール、自動マーケットメーカ(amm)取引所、安定コイン、デリバティブなどとやり取りすることができる。
defiには高い報酬が伴う一方で、多くのリスクも伴う。
多くの金融犯罪が長年にわたって発生しており、悪意のある活動の早期発見が優先課題となっている。
提案フレームワークでは,最大であるEthereumなど,さまざまなチェーンから機能セットを抽出する有効な方法を導入し,Covalentとのコラボレーションによる新たなデータセットに基づいて,最も広く使用されているDeFiプロトコル(Aave, Compound, Curve, Lido, Yearnを含む合計23)のトランザクションで収集した広範なデータセットに基づいて評価する。
XGBoostやニューラルネットワークなど、DeFiと相互作用する不正アカウント検出のための異なる機械学習手法を用いて、新しいDeFi関連機能の導入により、精度、精度、リコール、F1スコア、F2スコアなどの評価結果が大幅に改善されることを示した。
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