論文の概要: Improving Robustness and Accuracy of Ponzi Scheme Detection on Ethereum
Using Time-Dependent Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16391v1
- Date: Thu, 31 Aug 2023 01:54:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-01 17:57:52.173261
- Title: Improving Robustness and Accuracy of Ponzi Scheme Detection on Ethereum
Using Time-Dependent Features
- Title(参考訳): 時間依存特徴を用いたEthereum上のポンジスキーム検出のロバストさと精度の改善
- Authors: Phuong Duy Huynh, Son Hoang Dau, Xiaodong Li, Phuc Luong, Emanuele
Viterbo
- Abstract要約: 昔ながらの詐欺であるPonziスキームが、ブロックチェーンで人気になった。
ほとんどのPonzi検出方法は、そのスマートコントラクトソースコードまたはオプコードに基づいている。
トランザクションのみに依存する新しい検出モデルを開発する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.19754467564465
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid development of blockchain has led to more and more funding pouring
into the cryptocurrency market, which also attracted cybercriminals' interest
in recent years. The Ponzi scheme, an old-fashioned fraud, is now popular on
the blockchain, causing considerable financial losses to many crypto-investors.
A few Ponzi detection methods have been proposed in the literature, most of
which detect a Ponzi scheme based on its smart contract source code or opcode.
The contract-code-based approach, while achieving very high accuracy, is not
robust: first, the source codes of a majority of contracts on Ethereum are not
available, and second, a Ponzi developer can fool a contract-code-based
detection model by obfuscating the opcode or inventing a new profit
distribution logic that cannot be detected (since these models were trained on
existing Ponzi logics only). A transaction-based approach could improve the
robustness of detection because transactions, unlike smart contracts, are
harder to be manipulated. However, the current transaction-based detection
models achieve fairly low accuracy. We address this gap in the literature by
developing new detection models that rely only on the transactions, hence
guaranteeing the robustness, and moreover, achieve considerably higher
Accuracy, Precision, Recall, and F1-score than existing transaction-based
models. This is made possible thanks to the introduction of novel
time-dependent features that capture Ponzi behaviours characteristics derived
from our comprehensive data analyses on Ponzi and non-Ponzi data from the
XBlock-ETH repository
- Abstract(参考訳): ブロックチェーンの急速な発展により、暗号通貨市場への資金調達がますます増加し、近年はサイバー犯罪者の関心も高まっている。
昔ながらの詐欺であるPonziスキームがブロックチェーンで人気を博し、多くの暗号投資者にかなりの損失をもたらした。
文献ではいくつかのPonzi検出法が提案されており、そのほとんどはスマートコントラクトソースコードやオプコードに基づいてPonziスキームを検出するものである。
ひとつはEthereum上のほとんどのコントラクトのソースコードが利用できないこと、もうひとつは、Ponziの開発者がOpcodeを邪魔したり、検出できない新しい利益分配ロジックを発明したりすることで、コントラクトベースの検出モデルを騙すことができることです(これらのモデルは既存のPonziのロジックでのみトレーニングされています)。
スマートコントラクトとは異なり、トランザクションは操作が難しいため、トランザクションベースのアプローチは検出の堅牢性を向上させる可能性がある。
しかし、現在のトランザクションベースの検出モデルは、かなり精度が低い。
そこで本研究では,トランザクションのみに依存する新たな検出モデルを開発し,その頑健性を保証し,さらに,既存のトランザクションベースモデルよりも精度,精度,リコール,f1-scoreが大幅に向上した。
これは、XBlock-ETHレポジトリからのPonziデータおよび非Ponziデータに関する包括的データ解析から得られたPonziの挙動特性をキャプチャする、新しい時間依存機能の導入によって実現された。
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