論文の概要: UniDetect: LLM-Driven Universal Fraud Detection across Heterogeneous Blockchains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12329v1
- Date: Tue, 14 Apr 2026 06:04:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.274043
- Title: UniDetect: LLM-Driven Universal Fraud Detection across Heterogeneous Blockchains
- Title（参考訳）: UniDetect: 異種ブロックチェーン上でのLLM駆動型ユニバーサルフラッド検出
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチチェーン暗号通貨不正アカウント検出手法UniDetectを導入する。
具体的には、ドメイン知識を用いてLLMをガイドし、異種ブロックチェーンアカウントに適用可能な一般的なトランザクション要約テキストを生成する。
複数のブロックチェーンの実験によると、UniDetectはKolmogorov-Smirnov(KS)で既存のメソッド5.57%から7.58%を上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.89047849878308
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As cross-chain interoperability advances, decentralized finance (DeFi) protocols enable illicit funds to be reorganized into uniform liquid assets that flow throughout the cryptocurrency market. Such operations can bypass monitoring targeted at individual blockchains and thereby weaken current regulatory frameworks. Motivated by these, we introduce UniDetect, a multi-chain cryptocurrency fraud account detection method based on large language models (LLMs). Specifically, we use domain knowledge to guide the LLM to generate general transaction summary texts applicable to heterogeneous blockchain accounts, which serve as evidence for fraud account detection. Furthermore, we introduce a two-stage alternating training strategy to continuously and dynamically enhance the multimodal joint reasoning for detecting fraudulent accounts based on both the textual evidence and the transaction graph patterns. Experiments on multiple blockchains show that UniDetect outperforms existing methods 5.57% to 7.58% in Kolmogorov-Smirnov (KS). For cross-chain zero-shot detection, UniDetect identifies over 94.58% of fraudulent accounts. It also generalizes well to non-blockchain data, delivering a 6.06% improvement in F1 over existing methods. The dataset and source code are available at https://github.com/msy0513/UniDetect.
- Abstract（参考訳）: クロスチェーンの相互運用性が進むにつれて、分散型金融(DeFi)プロトコルは不正な資金を暗号通貨市場全体に流れる均一な流動資産に再編成することを可能にする。
このような操作は、個々のブロックチェーンをターゲットにした監視をバイパスすることで、現在の規制フレームワークを弱めることができる。
これに触発されたUniDetectは,大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチチェーン暗号通貨不正アカウント検出手法である。
具体的には、ドメイン知識を用いてLLMを誘導し、不正アカウント検出の証拠となる異種ブロックチェーンアカウントに適用可能な一般的なトランザクション要約テキストを生成する。
さらに、テキスト証拠とトランザクショングラフパターンの両方に基づいて不正アカウントを検出するためのマルチモーダル共同推論を継続的にかつ動的に強化する2段階交代訓練戦略を導入する。
複数のブロックチェーンの実験によると、UniDetectはKS(Kolmogorov-Smirnov)で既存のメソッド5.57%から7.58%を上回っている。
クロスチェーンゼロショット検出では、UniDetectは不正アカウントの94.58%以上を識別する。
また、非ブロックチェーンデータにも適しており、既存のメソッドよりもF1が6.06%改善されている。
データセットとソースコードはhttps://github.com/msy0513/UniDetect.comで入手できる。
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