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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12370v3
• Date: Sun, 12 Jan 2025 05:17:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:28:46.071828
• 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: グラフ表現学習を用いて、購入傾向を観察し、不正取引を見つける。 革新的な機械学習バージョンを使用して、請求データをグラフ構造に変換することで、強力な分類性能を実現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3689475854650441
• License:
• Abstract: Due to the increasing abuse of fraudulent activities that result in significant financial and reputational harm, Ethereum smart contracts face a significant problem in detecting fraud. Existing monitoring methods typically rely on lease code analysis or physically extracted features, which suffer from scalability and adaptability limitations. In this study, we use graph representation learning to observe purchase trends and find fraudulent deals. We can achieve powerful categorisation performance by using innovative machine learning versions and transforming Ethereum invoice data into graph structures. Our method addresses label imbalance through SMOTE-ENN techniques and evaluates models like Multi-Layer Perceptron ( MLP ) and Graph Convolutional Networks ( GCN). Experimental results show that the MLP type surpasses the GCN in this environment, with domain-specific assessments closely aligned with real-world assessments. This study provides a scalable and efficient way to improve Ethereum's ecosystem's confidence and security.
• Abstract（参考訳）: 資金的・評判的な被害をもたらす不正行為の濫用が増大しているため、Ethereumスマートコントラクトは不正検出において重大な問題に直面している。 既存の監視方法は一般的にリースコード分析や物理的に抽出された機能に依存しており、スケーラビリティと適応性に制限がある。 本研究では,グラフ表現学習を用いて購入傾向を観察し,不正取引を見つける。 革新的な機械学習バージョンを使用して、Ethereumの請求データをグラフ構造に変換することで、強力な分類性能を実現することができる。 提案手法は,SMOTE-ENN手法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型がGCNを超越し,ドメイン固有の評価が現実世界のアセスメント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改善するための、スケーラブルで効率的な方法を提供する。

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