論文の概要: Unveiling Latent Information in Transaction Hashes: Hypergraph Learning for Ethereum Ponzi Scheme Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21463v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 12:52:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:39.219082
• Title: Unveiling Latent Information in Transaction Hashes: Hypergraph Learning for Ethereum Ponzi Scheme Detection
• Title（参考訳）: トランザクションハッシュにおける潜伏情報公開 - Ethereum Ponziスキーマ検出のためのハイパーグラフ学習
• Authors: Junhao Wu, Yixin Yang, Chengxiang Jin, Silu Mu, Xiaolei Qian, Jiajun Zhou, Shanqing Yu, Qi Xuan,
• Abstract要約: 既存の不正検出方法は通常、トランザクションをグラフとしてモデル化する。 本稿では,トランザクションをハイパーエッジとして扱うPonziスキーム検出のためのハイパーグラフモデリング手法を提案する。 Ponziスキーム検出におけるハイパーグラフの優位性を示すため,ハイパーホモグラフ検出チャネルは大幅な性能向上を実現していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.254242474314128
• License:
• Abstract: With the widespread adoption of Ethereum, financial frauds such as Ponzi schemes have become increasingly rampant in the blockchain ecosystem, posing significant threats to the security of account assets. Existing Ethereum fraud detection methods typically model account transactions as graphs, but this approach primarily focuses on binary transactional relationships between accounts, failing to adequately capture the complex multi-party interaction patterns inherent in Ethereum. To address this, we propose a hypergraph modeling method for the Ponzi scheme detection method in Ethereum, called HyperDet. Specifically, we treat transaction hashes as hyperedges that connect all the relevant accounts involved in a transaction. Additionally, we design a two-step hypergraph sampling strategy to significantly reduce computational complexity. Furthermore, we introduce a dual-channel detection module, including the hypergraph detection channel and the hyper-homo graph detection channel, to be compatible with existing detection methods. Experimental results show that, compared to traditional homogeneous graph-based methods, the hyper-homo graph detection channel achieves significant performance improvements, demonstrating the superiority of hypergraph in Ponzi scheme detection. This research offers innovations for modeling complex relationships in blockchain data.
• Abstract（参考訳）: Ethereumの普及により、Ponziスキームのような金融詐欺はブロックチェーンエコシステムでますます増加し、口座資産のセキュリティに重大な脅威をもたらしている。 既存のEthereum不正検出方法は通常、アカウントトランザクションをグラフとしてモデル化するが、このアプローチは主にアカウント間のバイナリトランザクション関係に焦点を当て、Ethereum固有の複雑なマルチパーティインタラクションパターンを適切にキャプチャすることができない。 そこで本研究では,Ethereum における Ponzi スキーム検出手法である HyperDet のハイパーグラフモデリング手法を提案する。 具体的には、トランザクションのハッシュを、トランザクションに関連するすべてのアカウントを接続するハイパーエッジとして扱う。 さらに,計算量を大幅に削減する2段階のハイパーグラフサンプリング戦略を設計する。 さらに,ハイパーグラフ検出チャネルとハイパーホモグラフ検出チャネルを含むデュアルチャネル検出モジュールを導入し,既存の検出手法と互換性を持たせた。 実験により, 従来の均一グラフ法と比較して, ハイパーホモグラフ検出チャネルは高い性能向上を実現し, ポンジスキーム検出におけるハイパーグラフの優位性を示した。 この研究は、ブロックチェーンデータの複雑な関係をモデル化するためのイノベーションを提供する。

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