論文の概要: Scam Detection for Ethereum Smart Contracts: Leveraging Graph Representation Learning for Secure Blockchain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12370v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 21:56:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 14:01:40.356919
• Title: Scam Detection for Ethereum Smart Contracts: Leveraging Graph Representation Learning for Secure Blockchain
• Title（参考訳）: Ethereumスマートコントラクトのための詐欺検出:セキュアブロックチェーンのためのグラフ表現学習を活用する
• Authors: Yihong Jin, Ze Yang,
• Abstract要約: 本稿では,グラフ表現を利用してトランザクションパターンを調べ,不正契約を識別する革新的な手法を提案する。 提案手法は,SMOTE-ENN手法によるラベルの不均衡に対処し,Multi-Layer Perceptron (MLP) や Graph Conalvolution Networks (GCN) などのモデルを評価する。 実験結果から,本モデルがこの文脈でGCNを上回り,実世界の評価がドメイン固有分析と密接に一致していることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3689475854650441
• License:
• Abstract: The detection of scams within Ethereum smart contracts is a critical challenge due to their increasing exploitation for fraudulent activities, leading to significant financial and reputational damages. Existing detection methods often rely on contract code analysis or manually extracted features, which suffer from scalability and adaptability limitations. In this study, we introduce an innovative method that leverages graph representation learning to examine transaction patterns and identify fraudulent contracts. By transforming Ethereum transaction data into graph structures and employing advanced machine learning models, we achieve robust classification performance. Our method addresses label imbalance through SMOTE-ENN techniques and evaluates models like Multi-Layer Perceptron (MLP) and Graph Convolutional Networks (GCN). Experimental results indicate that the MLP model surpasses the GCN in this context, with real-world evaluations aligning closely with domain-specific analyses. This study provides a scalable and effective solution for enhancing trust and security in the Ethereum ecosystem.
• Abstract（参考訳）: Ethereumスマートコントラクト内の詐欺の検出は、不正行為の搾取が増加し、経済的および評判に重大なダメージを与えるため、重要な課題である。 既存の検出方法は、しばしばスケーラビリティと適応性の制限に悩まされる契約コード分析や手動で抽出された機能に依存します。 本研究では,グラフ表現学習を利用してトランザクションパターンを調べ,不正契約を識別する革新的な手法を提案する。 Ethereumトランザクションデータをグラフ構造に変換し、高度な機械学習モデルを採用することにより、ロバストな分類性能を実現する。 提案手法は,SMOTE-ENN技術を用いてラベルの不均衡に対処し,Multi-Layer Perceptron (MLP) や Graph Convolutional Networks (GCN) などのモデルを評価する。 実験結果から,MPPモデルがこの文脈でGCNを上回り,実世界の評価がドメイン固有解析と密接に一致していることが示唆された。 この研究は、Ethereumエコシステムの信頼性とセキュリティを強化するために、スケーラブルで効果的なソリューションを提供する。

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