論文の概要: HyPV-LEAD: Proactive Early-Warning of Cryptocurrency Anomalies through Data-Driven Structural-Temporal Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03260v1
• Date: Wed, 03 Sep 2025 12:23:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 21:40:46.511815
• Title: HyPV-LEAD: Proactive Early-Warning of Cryptocurrency Anomalies through Data-Driven Structural-Temporal Modeling
• Title（参考訳）: HyPV-LEAD: データ駆動構造・テンポラルモデリングによる暗号通貨異常の積極的な早期発見
• Authors: Minjung Park, Gyuyeon Na, Soyoun Kim, Sunyoung Moon, HyeonJeong Cha, Sangmi Chai,
• Abstract要約: 異常な暗号通貨取引は、金融の整合性にリスクをエスカレートさせる。 既存のアプローチは主にモデル中心であり、ポストホックである。 本稿では,データ駆動早期警告フレームワークHyPV-LEADを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Abnormal cryptocurrency transactions - such as mixing services, fraudulent transfers, and pump-and-dump operations -- pose escalating risks to financial integrity but remain notoriously difficult to detect due to class imbalance, temporal volatility, and complex network dependencies. Existing approaches are predominantly model-centric and post hoc, flagging anomalies only after they occur and thus offering limited preventive value. This paper introduces HyPV-LEAD (Hyperbolic Peak-Valley Lead-time Enabled Anomaly Detection), a data-driven early-warning framework that explicitly incorporates lead time into anomaly detection. Unlike prior methods, HyPV-LEAD integrates three innovations: (1) window-horizon modeling to guarantee actionable lead-time alerts, (2) Peak-Valley (PV) sampling to mitigate class imbalance while preserving temporal continuity, and (3) hyperbolic embedding to capture the hierarchical and scale-free properties of blockchain transaction networks. Empirical evaluation on large-scale Bitcoin transaction data demonstrates that HyPV-LEAD consistently outperforms state-of-the-art baselines, achieving a PR-AUC of 0.9624 with significant gains in precision and recall. Ablation studies further confirm that each component - PV sampling, hyperbolic embedding, and structural-temporal modeling - provides complementary benefits, with the full framework delivering the highest performance. By shifting anomaly detection from reactive classification to proactive early-warning, HyPV-LEAD establishes a robust foundation for real-time risk management, anti-money laundering (AML) compliance, and financial security in dynamic blockchain environments.
• Abstract（参考訳）: サービスの混合、不正取引、ポンプ・アンド・ダンプ操作などの異常な暗号通貨取引は、金融の完全性に対するリスクをエスカレートするが、階級不均衡、時間的ボラティリティ、複雑なネットワーク依存による検出は極めて困難である。 既存のアプローチは主にモデル中心でポストホックであり、発生後にのみ異常を警告し、限定的な予防価値を提供する。 本稿では,HyPV-LEAD(Hyperbolic Peak-Valley Lead-time Enabled Anomaly Detection)を提案する。 従来の方法とは異なり、HyPV-LEADは、(1)行動可能なリードタイム警告を保証するウィンドウホライゾンモデリング、(2)時間的連続性を維持しながらクラス不均衡を緩和するためのピーク・ヴァレー(PV)サンプリング、(3)階層的およびスケールレスなブロックチェーントランザクションネットワークのプロパティをキャプチャするためのハイパーボリック埋め込みという3つのイノベーションを統合している。 大規模なBitcoin取引データに対する実証的な評価は、HyPV-LEADが最先端のベースラインを一貫して上回り、PR-AUCの0.9624を精度とリコールで達成していることを示している。 アブレーション研究により、各コンポーネント(PVサンプリング、双曲埋め込み、構造的時間的モデリング)が相補的な利点をもたらし、完全なフレームワークが最高のパフォーマンスを提供することを確認した。 リアクティブな分類から積極的に早期警告に移行することで、HyPV-LEADは、リアルタイムリスク管理、アンチマネーロンダリング(AML)コンプライアンス、動的ブロックチェーン環境における金融セキュリティの堅牢な基盤を確立する。

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