論文の概要: PumpSense: Real-Time Detection and Target Extraction of Crypto Pump-and-Dumps on Telegram

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09431v1
• Date: Sun, 10 May 2026 09:10:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.248742
• Title: PumpSense: Real-Time Detection and Target Extraction of Crypto Pump-and-Dumps on Telegram
• Title（参考訳）: PumpSense:Telegramによる暗号ポンプ・ダンプのリアルタイム検出とターゲット抽出
• Authors: Ahmed Mahrous, Roberto Di Pietro,
• Abstract要約: 39のポンプ組織グループから280,000件以上のTelegramポストのコーパスを紹介した。 我々は,リアルタイムポンプ報知検出と暗号・交換抽出の2つのタスクを定義した。 メッセージ解析により,Telegram メッセージウィンドウのレベルにおいて,瞬時にポンプ検出を行うことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4493299476776778
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cryptocurrency pump-and-dump schemes coordinated via Telegram threaten market integrity. However, existing research addressing this specific threat has not yet produced solutions that combine reliable results with fast response. This is in part due to the absence of publicly available, message-level labeled data, as well as design choices. In this paper, we address both issues. In particular, we introduce a corpus of over 280,000 Telegram posts from 39 pump-organizing groups, all manually reviewed to identify 2,246 pump announcements and their targeted cryptocurrency and exchange. Leveraging this dataset, we define two tasks: real-time pump-announcement detection and target cryptocurrency/exchange extraction. For detection, we compare two machine-learning models: a lightweight tree-based LightGBM classifier (F1=0.79, latency=9.4 s/sample) and a transformer-based BGE-M3 (F1=0.83, latency=50 ms/sample). With our proposed approach, we show that message analysis can achieve near-instant pump detection at the level of individual Telegram message windows. Unlike prior work that relies purely on market data and typically detects pumps tens of seconds after abnormal trading activity is observed, our method operates directly on the coordination messages themselves and can be evaluated in microseconds per window on commodity hardware. To our knowledge, we also establish the first benchmark for manipulated coin and exchange extraction. We demonstrate that traditional rule-based extraction methods, widely relied upon in prior literature, are ineffective due to ticker ambiguity. In contrast, LLMs achieve the highest accuracy with a score of 0.91.
• Abstract（参考訳）: Telegramを通じて調整された暗号通貨のポンプ・ダンプ方式は市場の整合性を脅かしている。 しかし、この脅威に対処する既存の研究は、信頼性の高い結果と迅速な応答を組み合わせたソリューションをまだ生み出していない。 これは部分的には、公開されているメッセージレベルのラベル付きデータや設計上の選択がないためである。 本稿では,両問題に対処する。 特に、39のポンプ組織グループの280,000件以上のTelegram投稿のコーパスを紹介する。 このデータセットを活用することで、リアルタイムポンプ報知検出と暗号通貨/交換抽出の2つのタスクを定義します。 検出には、軽量ツリーベースLightGBM分類器(F1=0.79、レイテンシ=9.4s/sample)とトランスフォーマーベースBGE-M3(F1=0.83、レイテンシ=50ms/sample)の2つの機械学習モデルを比較する。 提案手法により,Telegram メッセージウィンドウのレベルにおいて,メッセージ解析により瞬時ポンプ検出が可能となることを示す。 市場データにのみ依存し,不規則な取引活動が観察された数秒後にポンプを検知する従来の作業とは異なり,本手法は協調メッセージそのものを直接操作し,商品ハードウェア上で1ウィンドウ当たりのマイクロ秒で評価することができる。 我々の知る限り、操作されたコインと交換抽出のための最初のベンチマークも確立した。 従来のルールに基づく抽出手法は,従来の文献に広く依存しており,あいまいさが原因で効果が低いことが実証された。 対照的に、LSMはスコア0.91で最高精度を達成する。

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