論文の概要: BlockFound: Customized blockchain foundation model for anomaly detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04039v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 04:05:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 14:30:41.796890
• Title: BlockFound: Customized blockchain foundation model for anomaly detection
• Title（参考訳）: BlockFound: 異常検出のためのカスタムブロックチェーン基盤モデル
• Authors: Jiahao Yu, Xian Wu, Hao Liu, Wenbo Guo, Xinyu Xing,
• Abstract要約: BlockFoundは、異常なブロックチェーントランザクション検出のためのカスタマイズされた基盤モデルである。 ブロックチェーントランザクションのユニークなデータ構造をモデル化するための、一連のカスタマイズデザインを紹介します。 BlockFoundは、Solana上の異常なトランザクションを高精度に検出する唯一の方法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.04595143348698
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose BlockFound, a customized foundation model for anomaly blockchain transaction detection. Unlike existing methods that rely on rule-based systems or directly apply off-the-shelf large language models, BlockFound introduces a series of customized designs to model the unique data structure of blockchain transactions. First, a blockchain transaction is multi-modal, containing blockchain-specific tokens, texts, and numbers. We design a modularized tokenizer to handle these multi-modal inputs, balancing the information across different modalities. Second, we design a customized mask language learning mechanism for pretraining with RoPE embedding and FlashAttention for handling longer sequences. After training the foundation model, we further design a novel detection method for anomaly detection. Extensive evaluations on Ethereum and Solana transactions demonstrate BlockFound's exceptional capability in anomaly detection while maintaining a low false positive rate. Remarkably, BlockFound is the only method that successfully detects anomalous transactions on Solana with high accuracy, whereas all other approaches achieved very low or zero detection recall scores. This work not only provides new foundation models for blockchain but also sets a new benchmark for applying LLMs in blockchain data.
• Abstract（参考訳）: 異常なブロックチェーントランザクション検出のための,カスタマイズされた基盤モデルであるBlockFoundを提案する。 ルールベースのシステムに依存したり、オフザシェルフの大規模言語モデルを直接適用する既存の方法とは異なり、BlockFoundでは、ブロックチェーントランザクションのユニークなデータ構造をモデル化するための、一連のカスタマイズされた設計を導入している。 まず、ブロックチェーントランザクションは、ブロックチェーン固有のトークン、テキスト、数値を含むマルチモーダルである。 我々は、これらのマルチモーダル入力を処理するためにモジュール化されたトークンーザを設計し、異なるモーダル間で情報のバランスをとる。 第2に,より長いシーケンスを扱うために,RoPE埋め込みとFlashAttentionを用いた事前学習のためのマスク言語学習機構を設計する。 基礎モデルを訓練した後、我々はさらに、異常検出のための新しい検出法を設計する。 EthereumとSolanaトランザクションに関する大規模な評価は、偽陽性率を低く保ちながら、異常検出におけるBlockFoundの異常な能力を示している。 注目すべきは、BlockFoundがSolana上の異常なトランザクションを高精度に検出する唯一の方法であることだ。 この作業は、ブロックチェーンのための新しい基盤モデルを提供するだけでなく、ブロックチェーンデータにLLMを適用するための新しいベンチマークも設定する。

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