論文の概要: Facilitating Feature and Topology Lightweighting: An Ethereum Transaction Graph Compression Method for Malicious Account Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08278v2
- Date: Sat, 29 Jun 2024 06:33:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-02 14:00:18.576729
- Title: Facilitating Feature and Topology Lightweighting: An Ethereum Transaction Graph Compression Method for Malicious Account Detection
- Title（参考訳）: ファシリテート機能とトポロジー軽量化:不正アカウント検出のためのEthereumトランザクショングラフ圧縮法
- Authors: Xuanze Chen, Chenkai Hu, Shengbo Gong, Chengxiang Jin, Jiajun Zhou, Shanqing Yu, Qi Xuan,
- Abstract要約: Bitcoinは暗号通貨の主要なグローバルプラットフォームの一つとなり、金融エコシステムの多様化を促進する上で重要な役割を果たしている。
従来の規制手法は通常、機能エンジニアリングや大規模トランザクショングラフマイニングを通じて悪意のあるアカウントを検出する。
本稿では,TGC4Ethというトランザクショングラフ圧縮手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.877894934465948
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ethereum has become one of the primary global platforms for cryptocurrency, playing an important role in promoting the diversification of the financial ecosystem. However, the relative lag in regulation has led to a proliferation of malicious activities in Ethereum, posing a serious threat to fund security. Existing regulatory methods usually detect malicious accounts through feature engineering or large-scale transaction graph mining. However, due to the immense scale of transaction data and malicious attacks, these methods suffer from inefficiency and low robustness during data processing and anomaly detection. In this regard, we propose an Ethereum Transaction Graph Compression method named TGC4Eth, which assists malicious account detection by lightweighting both features and topology of the transaction graph. At the feature level, we select transaction features based on their low importance to improve the robustness of the subsequent detection models against feature evasion attacks; at the topology level, we employ focusing and coarsening processes to compress the structure of the transaction graph, thereby improving both data processing and inference efficiency of detection models. Extensive experiments demonstrate that TGC4Eth significantly improves the computational efficiency of existing detection models while preserving the connectivity of the transaction graph. Furthermore, TGC4Eth enables existing detection models to maintain stable performance and exhibit high robustness against feature evasion attacks.
- Abstract（参考訳）: Ethereumは暗号通貨の主要なグローバルプラットフォームのひとつとなり、金融エコシステムの多様化を促進する上で重要な役割を担っている。
しかし、規制の相対的な遅れによりEthereumの悪意ある活動が急増し、セキュリティへの資金提供が深刻な脅威となっている。
既存の規制手法は通常、機能エンジニアリングや大規模トランザクショングラフマイニングを通じて悪意のあるアカウントを検出する。
しかし、大量のトランザクションデータと悪意のある攻撃により、これらの手法は、データ処理と異常検出の間、非効率性とロバスト性に悩まされる。
そこで本研究では,TGC4Ethと呼ばれるEthereumトランザクショングラフ圧縮手法を提案し,トランザクショングラフの特徴とトポロジを軽量化することにより,悪意のあるアカウント検出を支援する。
特徴レベルでは,特徴回避攻撃に対する検出モデルのロバスト性を改善するために,低重要度に基づくトランザクション特徴を選択し,トポロジレベルでは,トランザクショングラフの構造を圧縮する集中処理と粗大化処理を採用し,検出モデルのデータ処理と推論効率を両立させる。
TGC4Ethは、トランザクショングラフの接続性を維持しながら、既存の検出モデルの計算効率を大幅に向上することを示した。
さらに、TGC4Ethは既存の検出モデルで安定した性能を維持し、機能回避攻撃に対して高い堅牢性を示すことができる。
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