論文の概要: Enhanced Smart Contract Reputability Analysis using Multimodal Data Fusion on Ethereum

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17426v2
• Date: Sat, 29 Mar 2025 12:07:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 15:20:32.619198
• Title: Enhanced Smart Contract Reputability Analysis using Multimodal Data Fusion on Ethereum
• Title（参考訳）: Ethereum上のマルチモーダルデータフュージョンを用いたスマートコントラクト応答性解析
• Authors: Cyrus Malik, Josef Bajada, Joshua Ellul,
• Abstract要約: 本稿では,コード機能とトランザクションデータを統合するデータ融合フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、当初AIベースのコード分析に重点を置いており、クラス不均衡に対処するために、GAN拡張オペコード埋め込みを活用している。 スマートコントラクトの振舞いの全体像を提供することにより、我々のアプローチは、信頼性を評価し、不正行為を特定し、異常パターンを予測するモデルの能力を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9831489366502298
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The evaluation of smart contract reputability is essential to foster trust in decentralized ecosystems. However, existing methods that rely solely on code analysis or transactional data, offer limited insight into evolving trustworthiness. We propose a multimodal data fusion framework that integrates code features with transactional data to enhance reputability prediction. Our framework initially focuses on AI-based code analysis, utilizing GAN-augmented opcode embeddings to address class imbalance, achieving 97.67% accuracy and a recall of 0.942 in detecting illicit contracts, surpassing traditional oversampling methods. This forms the crux of a reputability-centric fusion strategy, where combining code and transactional data improves recall by 7.25% over single-source models, demonstrating robust performance across validation sets. By providing a holistic view of smart contract behaviour, our approach enhances the model's ability to assess reputability, identify fraudulent activities, and predict anomalous patterns. These capabilities contribute to more accurate reputability assessments, proactive risk mitigation, and enhanced blockchain security.
• Abstract（参考訳）: スマートコントラクトの信頼性の評価は、分散型エコシステムの信頼を高めるために不可欠である。 しかしながら、コード分析やトランザクションデータにのみ依存する既存のメソッドは、信頼性の進化に関する限られた洞察を提供する。 本稿では,コード機能とトランザクショナルデータを統合するマルチモーダルデータ融合フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、当初AIベースのコード分析に重点を置いており、GAN拡張オペコード埋め込みを利用してクラス不均衡に対処し、97.67%の精度と0.942のリコールを実現し、従来のオーバーサンプリング手法を超越している。 コードとトランザクションデータを組み合わせることで、単一ソースモデルに対するリコールが7.25%向上し、バリデーションセット間の堅牢なパフォーマンスが実証される。 スマートコントラクトの振舞いの全体像を提供することにより、我々のアプローチは、信頼性を評価し、不正行為を特定し、異常パターンを予測するモデルの能力を高める。 これらの機能は、より正確な信頼性評価、積極的なリスク軽減、ブロックチェーンセキュリティの強化に寄与する。

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