論文の概要: Sorting Out the Bad Seeds: Automatic Classification of Cryptocurrency Abuse Reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21041v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 13:58:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:15:25.788332
• Title: Sorting Out the Bad Seeds: Automatic Classification of Cryptocurrency Abuse Reports
• Title（参考訳）: 悪い種子を選別する:暗号通貨乱用レポートの自動分類
• Authors: Gibran Gomez, Kevin van Liebergen, Davide Sanvito, Giuseppe Siracusano, Roberto Gonzalez, Juan Caballero,
• Abstract要約: 本稿では,暗号通貨不正報告を自動的に分類する新しい手法を提案する。 まず、頻繁に報告される虐待の19の分類を作成した。 次に、大きな言語モデル(LLM)を使用して、テキストを解釈し、分類学で乱用タイプを割り当てます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.41409027960168
• License:
• Abstract: Abuse reporting services collect reports about abuse victims have suffered. Accurate classification of the submitted reports is fundamental to analyzing the prevalence and financial impact of different abuse types (e.g., sextortion, investment, romance). Current classification approaches are problematic because they require the reporter to select the abuse type from a list, assuming the reporter has the necessary experience for the classification, which we show is frequently not the case, or require manual classification by analysts, which does not scale. To address these issues, this paper presents a novel approach to classify cryptocurrency abuse reports automatically. We first build a taxonomy of 19 frequently reported abuse types. Given as input the textual description written by the reporter, our classifier leverages a large language model (LLM) to interpret the text and assign it an abuse type in our taxonomy. We collect 290K cryptocurrency abuse reports from two popular reporting services: BitcoinAbuse and BBB's ScamTracker. We build ground truth datasets for 20K of those reports and use them to evaluate three designs for our LLM-based classifier and four LLMs, as well as a supervised ML classifier used as a baseline. Our LLM-based classifier achieves a precision of 0.92, a recall of 0.87, and an F1 score of 0.89, compared to an F1 score of 0.55 for the baseline. We demonstrate our classifier in two applications: providing financial loss statistics for fine-grained abuse types and generating tagged addresses for cryptocurrency analysis platforms.
• Abstract（参考訳）: 虐待報告サービスでは、被害者が苦しんでいるという報告を収集する。 提出された報告の正確な分類は、異なる虐待タイプ(例えば、性欲、投資、ロマンス)の有病率と金銭的影響を分析するのに不可欠である。 現在の分類手法は、レポーターがリストから乱用タイプを選択する必要があること、レポーターが分類に必要な経験を持っていることを前提にしていること、しばしばそうではないこと、あるいはスケールしないアナリストによる手動分類を必要とすること、などが問題となっている。 これらの問題に対処するために,暗号通貨乱用報告を自動的に分類する新しい手法を提案する。 まず、頻繁に報告される虐待の19の分類を作成した。 筆者らは,レポーターが書いたテキスト記述を入力として,大言語モデル(LLM)を利用してテキストを解釈し,分類学における乱用タイプを割り当てる。 BitcoinAbuseとBBBのScamTrackerという2つの人気のあるレポートサービスから、290万件の暗号通貨不正報告を収集しています。 我々は、これらのレポートの20Kに対して、基礎となる真理データセットを構築し、LLMベースの分類器と4つのLSMのための3つの設計と、ベースラインとして使用される教師付きML分類器の評価にそれらを使用します。 LLMベースの分類器は、ベースラインのF1スコアに比べて精度0.92、リコール0.87、F1スコア0.89を達成する。 我々の分類器を2つのアプリケーションで実証する: きめ細かい乱用タイプに対する財務損失統計を提供し、暗号分析プラットフォームのためのタグ付きアドレスを生成する。

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