論文の概要: Improving the Accuracy of Transaction-Based Ponzi Detection on Ethereum
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16391v2
- Date: Thu, 18 Jul 2024 03:05:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-20 00:12:03.739475
- Title: Improving the Accuracy of Transaction-Based Ponzi Detection on Ethereum
- Title（参考訳）: EthereumにおけるトランザクションベースのPonzi検出の精度向上
- 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に基づいてPonziスキームを検出する。
我々は、マシンラーニングアルゴリズムが最大30%高いF1スコアを達成することができる85の新機能(22のアカウントベース、63の新しい時系列機能)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.233535179219633
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Ponzi scheme, an old-fashioned fraud, is now popular on the Ethereum 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. This contract-code-based approach, while achieving very high accuracy, is not robust because a Ponzi developer can fool a detection model by obfuscating the opcode or inventing a new profit distribution logic that cannot be detected. On the contrary, 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. In this paper, we aim to improve the accuracy of the transaction-based models by employing time-series features, which turn out to be crucial in capturing the life-time behaviour a Ponzi application but were completely overlooked in previous works. We propose a new set of 85 features (22 known account-based and 63 new time-series features), which allows off-the-shelf machine learning algorithms to achieve up to 30% higher F1-scores compared to existing works.
- Abstract（参考訳）: 昔ながらの詐欺であるPonziスキームがEthereumブロックチェーンで人気を博し、多くの暗号投資家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のソースコードに基づいてPonziスキームを検出するものである。
契約コードに基づくこのアプローチは、非常に高い精度を達成するが、Ponzi開発者は、検出できないオペコードや新しい利益分配ロジックを発明することで、検出モデルを騙すことができるため、堅牢ではない。
対照的に、トランザクションベースのアプローチは、スマートコントラクトとは異なり、トランザクションの操作が難しいため、検出の堅牢性を改善する可能性がある。
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。
本稿では,Ponziアプリケーションにおけるライフタイム・ビヘイビアを捉える上で極めて重要であるが,過去の研究で完全に見落とされた時系列機能を用いて,トランザクションベースモデルの精度を向上させることを目的とする。
我々は、既製の機械学習アルゴリズムが既存の作業に比べて最大30%高いF1スコアを達成することができる85の新機能(22のアカウントベース、63の新しい時系列機能)を提案する。
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