論文の概要: Identifying Likely-Reputable Blockchain Projects on Ethereum

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15542v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 21:43:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:34:53.986424
• Title: Identifying Likely-Reputable Blockchain Projects on Ethereum
• Title（参考訳）: Ethereum上の可計算性のあるブロックチェーンプロジェクトを特定する
• Authors: Cyrus Malik, Josef Bajada, Joshua Ellul,
• Abstract要約: この研究は、信頼性、透明性、全体的な信頼性を評価するために、複数のデータソースと高度な分析を統合する体系的なアプローチを提示している。 この研究は、不正行為に関連する2,179のエンティティと、信頼できるプロジェクトに関連する3,977のデータセットに基づいて、アカウントを分類する。 LightGBMアルゴリズムを用いて、平均精度0.984、平均AUC0.999を10倍のクロスバリデーションで検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9831489366502298
• License:
• Abstract: Identifying reputable Ethereum projects remains a critical challenge within the expanding blockchain ecosystem. The ability to distinguish between legitimate initiatives and potentially fraudulent schemes is non-trivial. This work presents a systematic approach that integrates multiple data sources with advanced analytics to evaluate credibility, transparency, and overall trustworthiness. The methodology applies machine learning techniques to analyse transaction histories on the Ethereum blockchain. The study classifies accounts based on a dataset comprising 2,179 entities linked to illicit activities and 3,977 associated with reputable projects. Using the LightGBM algorithm, the approach achieves an average accuracy of 0.984 and an average AUC of 0.999, validated through 10-fold cross-validation. Key influential factors include time differences between transactions and received_tnx. The proposed methodology provides a robust mechanism for identifying reputable Ethereum projects, fostering a more secure and transparent investment environment. By equipping stakeholders with data-driven insights, this research enables more informed decision-making, risk mitigation, and the promotion of legitimate blockchain initiatives. Furthermore, it lays the foundation for future advancements in trust assessment methodologies, contributing to the continued development and maturity of the Ethereum ecosystem.
• Abstract（参考訳）: 信頼できるEthereumプロジェクトを特定することは、拡大するブロックチェーンエコシステムにおいて、依然として重要な課題である。 合法的なイニシアティブと潜在的に不正なスキームを区別する能力は、簡単ではない。 この研究は、信頼性、透明性、全体的な信頼性を評価するために、複数のデータソースと高度な分析を統合する体系的なアプローチを示す。 この手法は、Ethereumブロックチェーン上のトランザクション履歴を分析するために、機械学習技術を適用している。 この研究は、不正行為に関連する2,179のエンティティと、信頼できるプロジェクトに関連する3,977のデータセットに基づいて、アカウントを分類する。 LightGBMアルゴリズムを用いて、平均精度0.984、平均AUC0.999を10倍のクロスバリデーションで検証する。 主要な要因はトランザクションとreceed_tnxの時間差である。 提案手法は、信頼できるEthereumプロジェクトを特定するための堅牢なメカニズムを提供し、よりセキュアで透明な投資環境を育む。 この研究は、ステークホルダーにデータ駆動の洞察を与えることで、よりインフォームドな意思決定、リスク軽減、合法的なブロックチェーンイニシアチブの促進を可能にします。 さらに、将来的な信頼評価方法論の進歩の基礎を築き、Ethereumエコシステムの継続的な開発と成熟に寄与している。

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