論文の概要: Explain First, Trust Later: LLM-Augmented Explanations for Graph-Based Crypto Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14933v1
- Date: Tue, 17 Jun 2025 19:30:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.464242
- Title: Explain First, Trust Later: LLM-Augmented Explanations for Graph-Based Crypto Anomaly Detection
- Title（参考訳）: グラフベースの暗号異常検出のためのLCM拡張説明
- Authors: Adriana Watson,
- Abstract要約: 暗号通貨の人気が高まり、新たな金融犯罪の時代が到来した。
暗号通貨領域における犯罪の増加に対応するために、ポリシーに関連する自動検出ツールを実装する必要がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The decentralized finance (DeFi) community has grown rapidly in recent years, pushed forward by cryptocurrency enthusiasts interested in the vast untapped potential of new markets. The surge in popularity of cryptocurrency has ushered in a new era of financial crime. Unfortunately, the novelty of the technology makes the task of catching and prosecuting offenders particularly challenging. Thus, it is necessary to implement automated detection tools related to policies to address the growing criminality in the cryptocurrency realm.
- Abstract（参考訳）: 分散金融(DeFi)コミュニティは近年急速に成長し、暗号通貨愛好家たちが新しい市場の未開拓な可能性に関心を示している。
暗号通貨の人気の高まりは、金融犯罪の新しい時代を後押ししている。
残念なことに、この技術の新規性は、特に犯罪者を捕まえて起訴する仕事を困難にしている。
したがって、暗号通貨分野における犯罪の増加に対応するために、ポリシーに関連する自動検出ツールを実装する必要がある。
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