論文の概要: TM-RUGPULL: A Temporary Sound, Multimodal Dataset for Early Detection of RUG Pulls Across the Tokenized Ecosystem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21529v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 03:32:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-26 18:19:16.686344
• Title: TM-RUGPULL: A Temporary Sound, Multimodal Dataset for Early Detection of RUG Pulls Across the Tokenized Ecosystem
• Title（参考訳）: TM-RUGPULL - トークン化された生態系全体にわたるRUGパルスの早期検出のための一時音・マルチモーダルデータセット
• Abstract要約: TM-RugPullはDeFi、ミームコイン、NFT、有名人をテーマとしたトークンにまたがる1,028のトークンプロジェクトのリーク耐性データセットである。 RugPullは、チェーンの振る舞い、スマートコントラクトメタデータ、OSINT信号に関するすべての特徴をプロジェクトのライフサイクルの前半から厳密に抽出することで、厳格な時間的衛生を強制する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0382948833881696
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rug-pull attacks pose a systemic threat across the blockchain ecosystem, yet research into early detection is hindered by the lack of scientific-grade datasets. Existing resources often suffer from temporal data leakage, narrow modality, and ambiguous labeling, particularly outside DeFi contexts. To address these limitations, we present TM-RugPull, a rigorously curated, leakage-resistant dataset of 1,028 token projects spanning DeFi, meme coins, NFTs, and celebrity-themed tokens. RugPull enforces strict temporal hygiene by extracting all features on chain behavior, smart contract metadata, and OSINT signals strictly from the first half of each project's lifespan. Labels are grounded in forensic reports and longevity criteria, verified through multi-expert consensus. This dataset enables causally valid, multimodal analysis of rug-pull dynamics and establishes a new benchmark for reproducible fraud detection research.
• Abstract（参考訳）: Rug-pull攻撃はブロックチェーンエコシステム全体のシステム的脅威となるが、早期検出の研究は、科学的グレードのデータセットの欠如によって妨げられている。 既存のリソースは、時間的データ漏洩、狭いモダリティ、曖昧なラベリング、特にDeFiコンテキストの外部で悩まされることが多い。 TM-RugPullは、DeFi、ミームコイン、NFT、有名人をテーマとしたトークンを対象とする1,028のトークンプロジェクトからなる、厳格にキュレートされたリーク耐性データセットである。 RugPullは、チェーンの振る舞い、スマートコントラクトメタデータ、OSINT信号に関するすべての特徴をプロジェクトのライフサイクルの前半から厳密に抽出することで、厳格な時間的衛生を強制する。 ラベルは、複数の専門家の合意によって検証された、法医学的な報告と長寿の基準に基礎を置いている。 このデータセットは、ルーグプル力学の因果的妥当性とマルチモーダル解析を可能にし、再現可能な不正検出研究のための新しいベンチマークを確立する。

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