論文の概要: Track and Trace: Automatically Uncovering Cross-chain Transactions in the Multi-blockchain Ecosystems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01822v1
- Date: Wed, 02 Apr 2025 15:28:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-03 13:23:50.280032
- Title: Track and Trace: Automatically Uncovering Cross-chain Transactions in the Multi-blockchain Ecosystems
- Title（参考訳）: 追跡とトレース:マルチブロックチェーンエコシステムにおけるクロスチェーントランザクションの自動発見
- Authors: Dan Lin, Ziye Zheng, Jiajing Wu, Jingjing Yang, Kaixin Lin, Huan Xiao, Bowen Song, Zibin Zheng,
- Abstract要約: クロスチェーン技術は、分散金融(DeFi)エコシステム内のシームレスな資産移動とメッセージパッシングを可能にする。
本稿では,DeFiエコシステムに特化して設計された双方向トランザクショントレースツールABCTRACERを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.470299762211546
- License:
- Abstract: Cross-chain technology enables seamless asset transfer and message-passing within decentralized finance (DeFi) ecosystems, facilitating multi-chain coexistence in the current blockchain environment. However, this development also raises security concerns, as malicious actors exploit cross-chain asset flows to conceal the provenance and destination of assets, thereby facilitating illegal activities such as money laundering. Consequently, the need for cross-chain transaction traceability has become increasingly urgent. Prior research on transaction traceability has predominantly focused on single-chain and centralized finance (CeFi) cross-chain scenarios, overlooking DeFispecific considerations. This paper proposes ABCTRACER, an automated, bi-directional cross-chain transaction tracing tool, specifically designed for DeFi ecosystems. By harnessing transaction event log mining and named entity recognition techniques, ABCTRACER automatically extracts explicit cross-chain cues. These cues are then combined with information retrieval techniques to encode implicit cues. ABCTRACER facilitates the autonomous learning of latent associated information and achieves bidirectional, generalized cross-chain transaction tracing. Our experiments on 12 mainstream cross-chain bridges demonstrate that ABCTRACER attains 91.75% bi-directional traceability (F1 metrics) with self-adaptive capability. Furthermore, we apply ABCTRACER to real-world cross-chain attack transactions and money laundering traceability, thereby bolstering the traceability and blockchain ecological security of DeFi bridging applications.
- Abstract（参考訳）: クロスチェーン技術は、分散金融(DeFi)エコシステム内のシームレスなアセット転送とメッセージパッシングを可能にし、現在のブロックチェーン環境におけるマルチチェーン共存を容易にする。
しかし、悪質なアクターがクロス・チェーン・アセット・フローを利用して資産の出所や行き先を隠蔽し、マネーロンダリングなどの違法な活動を円滑にするなど、セキュリティ上の懸念も高まる。
その結果、クロスチェーントランザクショントレーサビリティの必要性がますます緊急になっている。
トランザクショントレーサビリティに関する以前の研究は、主に単一チェーンと集中型金融(CeFi)クロスチェーンのシナリオに注目しており、DeFi特有の考慮事項を見越している。
本稿では,DeFiエコシステムに特化して設計された双方向トランザクショントレースツールABCTRACERを提案する。
トランザクションイベントログマイニングと名前付きエンティティ認識技術を活用することで、ABCTRACERは、明示的なクロスチェーンキューを自動的に抽出する。
これらのキューは、暗黙のキューをエンコードする情報検索技術と組み合わせられる。
ABCTRACERは、潜在関連情報の自律学習を促進し、双方向で一般化されたクロスチェーントランザクショントレースを実現する。
ABCTRACER は 91.75% の双方向トレーサビリティ (F1 測定値) を自己適応能力で達成できることを示す。
さらに、ABCTRACERを実世界のクロスチェーン攻撃トランザクションとマネーロンダリングトレーダビリティに適用することにより、DeFiブリッジアプリケーションのトレーサビリティとブロックチェーンエコロジーセキュリティを強化します。
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