論文の概要: Catching the Rug: Early Prediction of Fraudulent Memecoins on Solana via Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.20271v1
• Date: Thu, 20 Aug 2026 17:09:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-21 20:28:51.656554
• Title: Catching the Rug: Early Prediction of Fraudulent Memecoins on Solana via Machine Learning
• Title（参考訳）: ラグビーのキャッチ: 機械学習によるソラナのフレーデュレントミーコインの早期予測
• Abstract要約: rugプルは流動性操作と 社会的ダイナミクスによって駆動されます Solanaは、トレーディングボリュームとトークンカウントによって、memecoinsの主要なブロックチェーンである。 この研究は、ソラナ生態系における大規模ラグの早期検出の先駆者である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1522374059398944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid proliferation of memecoins on blockchain platforms has increased the risk of fraudulent activities, particularly rug pulls. While previous studies have focused on Ethereum-based tokens, this paper shifts the spotlight to Solana, the leading blockchain for memecoins by trading volume and token count. Unlike Ethereum, where rug pulls often exploit smart contract backdoors, Solana memecoin rug pulls are predominantly driven by liquidity manipulation and social dynamics. This research pioneers large-scale rug pull early detection in the Solana ecosystem by assembling a dataset of 6.4 million tokens over 7 months. Market analysis reveals that a vast majority of these memecoins exhibit rug pull characteristics within one hour of launch, highlighting the urgency of short-horizon prediction. Despite the absence of code-level features, we demonstrate that classic machine learning models, particularly Gradient Boosting (XGBoost), achieve robust performance in detecting potential rug pulls using only the first 5 minutes of trading data. Furthermore, we evaluate cross-platform generalization between PumpFun and Raydium, revealing that multi-source data fusion significantly mitigates domain shift and improves detection reliability. This study advances the understanding of DeFi fraud on high-throughput chains and provides a practical framework for protecting investors.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーンプラットフォーム上でのミームコインの急速な普及は不正行為、特にラグプルのリスクを高めている。 これまでの研究ではEthereumベースのトークンに重点を置いてきたが、この論文ではスポットライトを、トレーディングボリュームとトークン数によるmemecoinsの主要なブロックチェーンであるSolanaにシフトした。 rugプルがスマートコントラクトバックドアを利用するEthereumとは異なり、Solana memecoin rugプルは主に流動性操作とソーシャルダイナミクスによって駆動される。 この研究は7ヶ月で640万枚のトークンのデータセットを組み立てることで、ソラナ生態系の大規模なプル早期検出を開拓した。 市場分析によると、これらのミームコインのほとんどは発射から1時間以内に粗い引力特性を示しており、短地予測の緊急性を強調している。 コードレベルの機能がないにもかかわらず、古典的な機械学習モデル、特にグラディエントブースティング(XGBoost)が、最初の5分間のトレーディングデータのみを使用して潜在的なラグプルを検出する堅牢なパフォーマンスを実現することを実証する。 さらに、PumpFunとRaydiumのクロスプラットフォームの一般化を評価し、マルチソースデータ融合がドメインシフトを著しく軽減し、検出信頼性を向上させることを明らかにした。 本研究は、高スループットチェーン上でのDeFi詐欺の理解を深め、投資家を保護するための実践的な枠組みを提供する。

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