論文の概要: Fishing for Phishers: Learning-Based Phishing Detection in Ethereum Transactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17953v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 21:41:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.583286
• Title: Fishing for Phishers: Learning-Based Phishing Detection in Ethereum Transactions
• Title（参考訳）: フィッシング・フォー・フィッシング:Ethereumトランザクションにおける学習に基づくフィッシング検出
• Authors: Ahod Alghuried, Abdulaziz Alghamdi, Ali Alkinoon, Soohyeon Choi, Manar Mohaisen, David Mohaisen,
• Abstract要約: フィッシング検出モデルの性能に異なる特徴セットがどう影響するかを示す。 また、クラス不均衡やデータセットの構成といった重要な課題にも対処します。 本研究は, 対人環境におけるモデルレジリエンスと一般化に対する特徴の影響について, より明確な理解を提供するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.362363409064546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Phishing detection on Ethereum has increasingly leveraged advanced machine learning techniques to identify fraudulent transactions. However, limited attention has been given to understanding the effectiveness of feature selection strategies and the role of graph-based models in enhancing detection accuracy. In this paper, we systematically examine these issues by analyzing and contrasting explicit transactional features and implicit graph-based features, both experimentally and analytically. We explore how different feature sets impact the performance of phishing detection models, particularly in the context of Ethereum's transactional network. Additionally, we address key challenges such as class imbalance and dataset composition and their influence on the robustness and precision of detection methods. Our findings demonstrate the advantages and limitations of each feature type, while also providing a clearer understanding of how feature affect model resilience and generalization in adversarial environments.
• Abstract（参考訳）: Ethereum上のフィッシング検出は、高度な機械学習技術を活用して不正なトランザクションを特定している。 しかし, 特徴選択戦略の有効性と, 検出精度の向上におけるグラフベースモデルの役割について, 限定的な注意が払われている。 本稿では,これらの問題を,明示的なトランザクショナル特徴と暗黙的なグラフベース特徴を実験的・解析的に分析・対比することによって,体系的に検討する。 異なる機能セットがフィッシング検出モデルのパフォーマンスにどのように影響するか、特にEthereumのトランザクションネットワークのコンテキストで検討する。 さらに,クラス不均衡やデータセット構成といった重要な課題に対処し,検出手法の堅牢性と精度に与える影響について検討する。 本研究は,各特徴タイプの長所と短所を示すとともに,モデルレジリエンスと対向環境の一般化にどう影響するかを,より明確に理解する。

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