論文の概要: BotDetect: A Decentralized Federated Learning Framework for Detecting Financial Bots on the EVM Blockchains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12112v1
- Date: Tue, 21 Jan 2025 13:15:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 14:18:55.829489
- Title: BotDetect: A Decentralized Federated Learning Framework for Detecting Financial Bots on the EVM Blockchains
- Title（参考訳）: BotDetect: EVMブロックチェーン上のファイナンシャルボットを検出するための分散型フェデレーション学習フレームワーク
- Authors: Ahmed Mounsf Rafik Bendada, Abdelaziz Amara Korba, Mouhamed Amine Bouchiha, Yacine Ghamri-Doudane,
- Abstract要約: 本稿では、仮想マシン(EVM)ベースのブロックチェーン内の金融ボットを検出するために、分散フェデレーション学習(DFL)アプローチを提案する。
提案するフレームワークでは,スマートコントラクトによって編成されたフェデレーション学習を活用して,悪意のあるボット動作を検出する。
実験の結果,我々のDFLフレームワークは,スケーラビリティと堅牢性を維持しつつ高い検出精度を実現していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4636217357968904
- License:
- Abstract: The rapid growth of decentralized finance (DeFi) has led to the widespread use of automated agents, or bots, within blockchain ecosystems like Ethereum, Binance Smart Chain, and Solana. While these bots enhance market efficiency and liquidity, they also raise concerns due to exploitative behaviors that threaten network integrity and user trust. This paper presents a decentralized federated learning (DFL) approach for detecting financial bots within Ethereum Virtual Machine (EVM)-based blockchains. The proposed framework leverages federated learning, orchestrated through smart contracts, to detect malicious bot behavior while preserving data privacy and aligning with the decentralized nature of blockchain networks. Addressing the limitations of both centralized and rule-based approaches, our system enables each participating node to train local models on transaction history and smart contract interaction data, followed by on-chain aggregation of model updates through a permissioned consensus mechanism. This design allows the model to capture complex and evolving bot behaviors without requiring direct data sharing between nodes. Experimental results demonstrate that our DFL framework achieves high detection accuracy while maintaining scalability and robustness, providing an effective solution for bot detection across distributed blockchain networks.
- Abstract（参考訳）: 分散金融(DeFi)の急速な成長により、EthereumやBinance Smart Chain、Solanaといったブロックチェーンエコシステムにおいて、自動化エージェント(あるいはボット)が広く使用されている。
これらのボットは市場効率と流動性を高める一方で、ネットワークの完全性やユーザーの信頼を脅かす悪用行動によって懸念も高める。
本稿では,Ethereum Virtual Machine(EVM)ベースのブロックチェーン内での金融ボット検出のための分散フェデレーション学習(DFL)アプローチを提案する。
提案するフレームワークは、スマートコントラクトによって編成されたフェデレーション学習を活用して、データプライバシを保持しながら悪意のあるボット動作を検出し、ブロックチェーンネットワークの分散的な性質と整合する。
集中型とルールベースの両方のアプローチの制限に対処するため,本システムでは各ノードがトランザクション履歴とスマートコントラクトインタラクションデータに基づいてローカルモデルをトレーニングし,その後,許可されたコンセンサス機構を通じてモデル更新をオンチェーンで集約する。
この設計により、ノード間でのデータ共有を必要とせずに、複雑なボットの振る舞いをキャプチャできる。
実験の結果,DFLフレームワークはスケーラビリティとロバスト性を維持しつつ高い検出精度を実現し,分散ブロックチェーンネットワーク間のボット検出に有効なソリューションを提供することがわかった。
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