論文の概要: From Programming Bugs to Multimillion-Dollar Scams: An Analysis of Trapdoor Tokens on Decentralized Exchanges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04700v3
• Date: Thu, 21 Sep 2023 13:30:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 16:20:50.026981
• Title: From Programming Bugs to Multimillion-Dollar Scams: An Analysis of Trapdoor Tokens on Decentralized Exchanges
• Title（参考訳）: バグのプログラミングから数百万ドル詐欺:分散取引所におけるトラップドアトークンの分析
• Authors: Phuong Duy Huynh, Thisal De Silva, Son Hoang Dau, Xiaodong Li, Iqbal Gondal, Emanuele Viterbo,
• Abstract要約: Trapdoorトークンを使うと、ユーザーは購入できるが販売を妨げられる。 簡単に言えば、論理的なバグや/または所有者のみの機能をスマートコントラクトコードに埋め込むことで、Trapdoorトークンを使用することで、ユーザは購入するが販売を阻止できる。 我々は,Trapdoorトークンの最初の体系的分類と,それらのプログラミング手法の包括的リストを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.488993570076923
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate in this work a recently emerging type of scam token called Trapdoor, which has caused the investors hundreds of millions of dollars in the period of 2020-2023. In a nutshell, by embedding logical bugs and/or owner-only features to the smart contract codes, a Trapdoor token allows users to buy but prevent them from selling. We develop the first systematic classification of Trapdoor tokens and a comprehensive list of their programming techniques, accompanied by a detailed analysis on representative scam contracts. We also construct the very first dataset of 1859 manually verified Trapdoor tokens on Uniswap and build effective opcode-based detection tools using popular machine learning classifiers such as Random Forest, XGBoost, and LightGBM, which achieve at least 0.98% accuracies, precisions, recalls, and F1-scores.
• Abstract（参考訳）: 我々は、最近登場したTrapdoorと呼ばれる詐欺トークンを調査し、2020-2023年の間に投資家たちは何十億ドルもの資金を投入した。 簡単に言えば、論理的なバグや/または所有者のみの機能をスマートコントラクトコードに埋め込むことで、Trapdoorトークンを使用することで、ユーザは購入するが販売を阻止できる。 我々は,Trapdoorトークンの最初の体系的分類と,そのプログラミング手法の包括的リストを開発し,代表詐欺契約に関する詳細な分析を行った。 また、Unixwap上で手動で認証されたTrapdoorトークンの最初のデータセットを構築し、Random Forest、XGBoost、LightGBMといった一般的な機械学習分類器を使用して効果的なOpcodeベースの検出ツールを構築し、少なくとも0.98%の精度、精度、リコール、F1スコアを実現した。

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