論文の概要: The Anatomy of Address Poisoning on Ethereum: Funding Mechanisms, Scam Signatures, and Laundering via Tornado Cash
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.23405v1
- Date: Sun, 20 Sep 2026 06:38:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-24 16:49:52.957001
- Title: The Anatomy of Address Poisoning on Ethereum: Funding Mechanisms, Scam Signatures, and Laundering via Tornado Cash
- Title(参考訳): Ethereumにおけるアドレス中毒の解剖:Tornado Cashによる資金調達メカニズム、詐欺シグナチャ、洗浄
- Abstract要約: Address-Poisoning Transfer (APT)は、詐欺師が被害者のアドレス帳に毒を盛った、一般的なブロックチェーンフィッシング詐欺である。
我々は、APTの重要な3つの側面、すなわち詐欺資金の仕組み、詐欺シグネチャ、および詐欺が公共サービスを通じて資金洗浄を進めることを調査し、調査する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.356975321941597
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Address-Poisoning Transfer (APT) is a prevalent blockchain phishing scam in which a scammer poisons a victim's address book by generating a transfer with a phishing address that looks similar to a benign address that the victim has previously interacted with. Although simple, APT phishing attacks have cost users millions of dollars in recent years, which has captured the attention of the research community (Ye et al. WWW'24, Guan-Li CCS'24, Chen et al. NDSS'25, Tsuchiya et al. USENIX'25). In this work, we go beyond detection and investigate three important and underexplored aspects of APT: scam funding mechanisms, scam signatures, and scam proceeds laundering via public services. In particular, we propose five families of scam signatures that capture key aspects of APT operations, which are useful for address clustering. We also conduct the first investigation into usage of Tornado Cash for funding APTs and laundering scam proceeds.
- Abstract(参考訳): Address-Poisoning Transfer (APT) は、詐欺師が被害者のアドレスブックに、被害者が以前やりとりした良質なアドレスに似たフィッシングアドレスで転送を発生させることで、被害者のアドレスブックを害する、一般的なブロックチェーンフィッシング詐欺である。
単純ながらAPTフィッシング攻撃は近年、何百万ドルもの費用がかかり、研究コミュニティの注目を集めている(Ye et al WWW'24, Guan-Li CCS'24, Chen et al NDSS'25, Tsuchiya et al USENIX'25)。
本研究では,APTの重要な3つの側面,すなわち詐欺資金のメカニズム,詐欺シグネチャ,詐欺資金の公共サービスによる洗浄処理の3つの側面を発見・調査する。
特に、アドレスクラスタリングに有用なAPT操作の重要な側面を捉えるスカムシグネチャの5つのファミリーを提案する。
私たちはまた、APTの資金提供や詐欺資金の洗浄にTornado Cashを使用した最初の調査も行います。
関連論文リスト
- Blockchain Transaction Simulation Phishing [41.25322759036545]
本稿では,トランザクションシミュレーションフィッシングの総合的研究について紹介する。
我々は2024年8月から2025年6月までに4000以上のフィッシング契約を締結した。
我々の分析では5700人以上の犠牲者と約348万ドルの損失が確認されており、その91.5%がクラスタリングで発生している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-30T18:09:56Z) - Characterizing Phishing Pages by JavaScript Capabilities [77.64740286751834]
本論文は,フィッシングページのグループを自動的に識別し,研究者やアナリストを支援することを目的としている。
キット検出の精度は,4,562個のフィッシングURLに展開した548個のキット群に対して97%であった。
UIの対話性と基本的なフィンガープリントは、クラスタの90%と80%に存在する普遍的なテクニックであることが分かりました。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-16T15:39:23Z) - PiMRef: Detecting and Explaining Ever-evolving Spear Phishing Emails with Knowledge Base Invariants [15.892817656568063]
フィッシングメールは、幅広いリーチと低コストのため、サイバー犯罪の殺し屋にとって重要な要素である。
本稿では,知識に基づく不変量を利用した参照型フィッシングメール検出装置であるPiMRefを提案する。
3年間に5つの大学アカウントで10,183通のメールを実世界で評価した結果、PiMRefは92.1%の精度、87.9%のリコール、0.05の中央値ランタイムを達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-21T08:53:41Z) - PsyScam: A Benchmark for Psychological Techniques in Real-World Scams [38.57446009573742]
PsyScamは、現実世界の詐欺報告で使用される心理的テクニックを体系的に捉えるために設計されたベンチマークである。
PsyScamは、実世界のスキャマーが使用するPTに基づいて、スキャマーコンテンツの検出と生成において、既存のモデルに重大な課題をもたらすことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-21T01:55:04Z) - Pirates of Charity: Exploring Donation-based Abuses in Social Media Platforms [15.45960607413968]
ソーシャルメディアプラットフォーム上で寄付ベースの詐欺を大規模に分析する。
不正な寄付を行うユーザを騙すために,様々な手法を用いて832件の詐欺を識別した。
本研究は,ソーシャルメディアプラットフォームがユーザを不正な寄付から守る能力の重大な弱点を浮き彫りにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-20T07:26:43Z) - Serial Scammers and Attack of the Clones: How Scammers Coordinate Multiple Rug Pulls on Decentralized Exchanges [12.003838498545276]
最初に、UnixwapとPancakeswapのSimple Rug Pullsの背後に、約384,000のスキャマーアドレスの2つのデータセットを構築しました。
これらのパターンは、複数のRug Pullsを実行し、異なるアドレス間でマネーフローを整理する典型的な方法を示している。
次に、直接ETH/BNB転送または同じスカムプールの後方でリンクされたスカマーアドレスを含むスカムクラスタのより一般的な概念について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-14T23:28:13Z) - (Blind) Users Really Do Heed Aural Telephone Scam Warnings [42.93674984678535]
本研究は,視覚障害者(n=36)と視覚障害者(n=36)の2つの集団が,自然主義的環境下での聴覚的電話詐欺警告にどのように反応するかを考察する。
我々は,電話詐欺警告の音声版を開発し,その内容に先行するベースライン(警告なし),ショート警告,コンテキスト警告の3つの条件でテストした。
法的に盲目と視力のある参加者の両方が、文脈上の警告を強力な使用可能なセキュリティ手段として見出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-05T09:47:38Z) - Conning the Crypto Conman: End-to-End Analysis of Cryptocurrency-based Technical Support Scams [19.802676243375615]
暗号通貨ベースの技術サポート詐欺という詐欺の流行が高まっている。
この種の詐欺を分析するために,HoneyTweetという分析装置を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-18T09:31:45Z) - The Devil Behind the Mirror: Tracking the Campaigns of Cryptocurrency Abuses on the Dark Web [39.96427593096699]
不正なブロックチェーンアドレスが1,189件ある2,564の違法サイトを特定します。
私たちの調査は、ダークウェブにおける不正な活動には強い相関関係があることを示唆しており、新たな不正なブロックチェーンアドレスと玉ねぎを識別するためのガイドになります。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-09T16:35:25Z) - Towards Understanding and Characterizing the Arbitrage Bot Scam In the Wild [4.129433926074777]
本稿では,オンラインソーシャルネットワーク上に散在する暗号通貨詐欺「arbitrage bot」の包括的分析を行った。
この詐欺は、分散取引所(DEX)の仲裁を中心に展開され、被害者を誘致していわゆる「ボット契約」を実行させ、そこから資金を盗もうとする。
大規模な詐欺を収集するために,CryptoScamHunterという完全自動詐欺検知システムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-18T20:13:17Z) - Phishing and Spear Phishing: examples in Cyber Espionage and techniques
to protect against them [91.3755431537592]
フィッシング攻撃は、2012年以降、サイバー攻撃の91%以上を突破し、オンライン詐欺で最も使われているテクニックとなっている。
本研究は, フィッシングとスピア・フィッシングによる攻撃が, 結果を大きくする5つのステップを通じて, フィッシングとスピア・フィッシングによる攻撃の実施方法についてレビューした。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-31T18:10:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。