論文の概要: Investigating Similarities Across Decentralized Financial (DeFi) Services
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00034v1
- Date: Sat, 23 Mar 2024 09:36:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-07 23:07:46.884901
- Title: Investigating Similarities Across Decentralized Financial (DeFi) Services
- Title（参考訳）: 分散型金融(DeFi)サービスにおける類似性の調査
- Authors: Junliang Luo, Stefan Kitzler, Pietro Saggese,
- Abstract要約: トランザクションデータを使用して、DeFiビルディングブロックを特定します。
これらはプロトコル固有のスマートコントラクトで、単一のトランザクション内で組み合わせて使用される。
本稿では,これらのブロックをスマートコントラクト属性とスマートコントラクト呼び出しのグラフ構造に基づいてクラスタに分類する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We explore the adoption of graph representation learning (GRL) algorithms to investigate similarities across services offered by Decentralized Finance (DeFi) protocols. Following existing literature, we use Ethereum transaction data to identify the DeFi building blocks. These are sets of protocol-specific smart contracts that are utilized in combination within single transactions and encapsulate the logic to conduct specific financial services such as swapping or lending cryptoassets. We propose a method to categorize these blocks into clusters based on their smart contract attributes and the graph structure of their smart contract calls. We employ GRL to create embedding vectors from building blocks and agglomerative models for clustering them. To evaluate whether they are effectively grouped in clusters of similar functionalities, we associate them with eight financial functionality categories and use this information as the target label. We find that in the best-case scenario purity reaches .888. We use additional information to associate the building blocks with protocol-specific target labels, obtaining comparable purity (.864) but higher V-Measure (.571); we discuss plausible explanations for this difference. In summary, this method helps categorize existing financial products offered by DeFi protocols, and can effectively automatize the detection of similar DeFi services, especially within protocols.
- Abstract（参考訳）: 分散ファイナンス(DeFi)プロトコルによって提供されるサービス間の類似性を調べるため,グラフ表現学習(GRL)アルゴリズムの採用について検討する。
既存の文献に従って、Ethereumトランザクションデータを使用してDeFiビルディングブロックを特定します。
これらは、単一のトランザクション内で組み合わせて使用されるプロトコル固有のスマートコントラクトのセットであり、ロジックをカプセル化して、スワップや暗号通貨の貸出といった特定の金融サービスを実行する。
本稿では,これらのブロックをスマートコントラクト属性とスマートコントラクト呼び出しのグラフ構造に基づいてクラスタに分類する手法を提案する。
我々はGRLを用いて、ビルディングブロックから埋め込みベクターを作成し、それらをクラスタリングするための凝集モデルを作成します。
類似機能のクラスタに効果的にグループ化されているかどうかを評価するため、金融機能カテゴリを8つ関連付け、この情報をターゲットラベルとして使用する。
最良のシナリオでは、純度は.888に達する。
我々は、ビルディングブロックとプロトコル固有のターゲットラベルを関連付けるために追加情報を使用し、同等の純度 (.864) を得るが、より高いV-Measure (.571) を得る。
要約すると、この方法は、DeFiプロトコルが提供する既存の金融商品を分類し、特にプロトコル内で、類似のDeFiサービスの検出を効果的に自動化するのに役立つ。
関連論文リスト
- Decoding Decentralized Finance Transactions through Ego Network Motif Mining [1.9253333342733674]
本稿では,トークン転送ネットワークからエゴネットワークモチーフを抽出し,ユーザとスマートコントラクト間のトークン転送をキャプチャする手法を提案する。
これらのモチーフを解析することにより,特定のDeFi操作を行うスマートコントラクト手法を効率的に識別できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T11:38:59Z) - SoK: Decentralized Finance (DeFi) -- Fundamentals, Taxonomy and Risks [0.40462801392105]
分散ファイナンス(Decentralized Finance、DeFi)は、暗号通貨とは必ずしも関係のない金融サービスを指す。
この研究は、DeFiの総値ロック(TVL)の90%以上をカバーするDeFiプロトコルの主要なカテゴリを体系的に提示する。
すべてのDeFiプロトコルは、流動性プール、ペッグと合成トークン、アグリゲータプロトコルの3つのグループのうちの1つに分類され、次にリスク分析が続く。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:42:53Z) - Blockchain Large Language Models [65.7726590159576]
本稿では,異常なブロックチェーントランザクションを検出するための動的,リアルタイムなアプローチを提案する。
提案するツールであるBlockGPTは、ブロックチェーンアクティビティのトレース表現を生成し、大規模な言語モデルをスクラッチからトレーニングして、リアルタイム侵入検出システムとして機能させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-25T11:56:18Z) - Detection and Evaluation of Clusters within Sequential Data [58.720142291102135]
Block Markov Chainsのクラスタリングアルゴリズムは理論的最適性を保証する。
特に、私たちのシーケンシャルデータは、ヒトのDNA、テキスト、動物運動データ、金融市場から派生しています。
ブロックマルコフ連鎖モデルの仮定は、実際に探索データ解析において有意義な洞察を得られることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-04T15:22:39Z) - Efficient Distribution Similarity Identification in Clustered Federated
Learning via Principal Angles Between Client Data Subspaces [59.33965805898736]
クラスタ学習は、クライアントをクラスタにグループ化することで、有望な結果をもたらすことが示されている。
既存のFLアルゴリズムは基本的に、クライアントを同様のディストリビューションでグループ化しようとしている。
以前のFLアルゴリズムは、訓練中に間接的に類似性を試みていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-21T17:37:54Z) - Integrative Feature and Cost Aggregation with Transformers for Dense
Correspondence [63.868905184847954]
現在の最先端はTransformerベースのアプローチで、機能記述子やコストボリュームアグリゲーションに重点を置いている。
本稿では,両形態のアグリゲーションを相互にインターリーブするトランスフォーマーネットワークを提案する。
提案手法が密マッチングタスクに与える影響を評価し,全ての主要なベンチマークで最先端性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-19T03:33:35Z) - Detecting DeFi Securities Violations from Token Smart Contract Code [0.4263043028086136]
DeFi(Decentralized Finance)は、さまざまなブロックチェーン上のスマートコントラクトを通じて構築および配信される金融製品とサービスのシステムである。
本研究の目的は、トークンのスマートコントラクトコードに基づいて、証券違反の可能性のあるDeFiプロジェクトを特定できるかどうかを明らかにすることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-06T01:44:08Z) - Disentangling Decentralized Finance (DeFi) Compositions [1.7205106391379026]
分散ファイナンスプロトコルは、従来の金融をディスラプトし、分散台帳の上にサービスを提供することを目的としています。
プロトコルと関連するスマートコントラクトの相互作用について検討する。
本稿では,プロトコル呼び出しを,他のDeFiプロトコルの一部である可能性のあるビルディングブロックのネストセットに分解するアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-05T14:02:18Z) - A formal model for ledger management systems based on contracts and
temporal logic [0.0]
台帳のような第2世代のブロックチェーンは、スマートコントラクトと結合される。
任意のプログラミング構造としてのスマートコントラクトの現在の実装は、危険なバグを受けやすいものにしている。
本稿では,有限状態オートマトンとしてモデル化された契約の概念を形式化し,データベースの分割と信頼性の回復を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-30T15:34:28Z) - CREPO: An Open Repository to Benchmark Credal Network Algorithms [78.79752265884109]
クレダルネットワークは、確率質量関数の集合であるクレダルに基づく不正確な確率的グラフィカルモデルである。
CREMAと呼ばれるJavaライブラリが最近リリースされ、クレダルネットワークをモデル化し、処理し、クエリする。
我々は,これらのモデル上での推論タスクの正確な結果とともに,合成クレダルネットワークのオープンリポジトリであるcrrepoを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-10T07:31:59Z) - ESCORT: Ethereum Smart COntRacTs Vulnerability Detection using Deep
Neural Network and Transfer Learning [80.85273827468063]
既存の機械学習ベースの脆弱性検出方法は制限され、スマートコントラクトが脆弱かどうかのみ検査される。
スマートコントラクトのための初のDeep Neural Network(DNN)ベースの脆弱性検出フレームワークであるESCORTを提案する。
ESCORTは6種類の脆弱性に対して平均95%のF1スコアを達成し,検出時間は契約あたり0.02秒であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-23T15:04:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。