論文の概要: Tracing Money Laundering Across DeFi, Bridges, and Mixers on Ethereum
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.32210v1
- Date: Fri, 23 Oct 2026 06:04:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-27 01:38:06.404107
- Title: Tracing Money Laundering Across DeFi, Bridges, and Mixers on Ethereum
- Title（参考訳）: Ethereum上のDeFi、ブリッジ、ミキサー間のマネーロンダリングの追跡
- Abstract要約: 違法行為者は、犯罪資金を洗浄するためにオンチェーンサービスを利用する。
既存のマネーロンダリング手法では、複雑なトランザクションにおいて基盤となるアセットフローパスをアンハングリングすることができない。
サービス間で不正な資産をトレースするフレームワークであるFPTracerを紹介します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.151387243660835
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Illicit actors exploit Ethereum's deep liquidity and diverse on-chain services to launder criminal proceeds by combining decentralized finance (DeFi) protocols, cross-chain bridges, and mixers in multi-stage processes. Existing anti-money laundering tracing methods fail to disentangle the underlying asset-flow paths in complex transactions, potentially misdirecting subsequent tracing; cannot identify cross-chain intent without pre-collected bridge information; and treat mixers as generic exit services, overlooking post-mixer laundering flows. We present FPTracer, a framework for tracing illicit assets across Ethereum services. First, we propose a method based on the Context-Aware Transfer Tree (CATT) to recover intra-transaction asset-flow paths, which guide accurate tracing and service analysis. Second, we extract discriminative features from asset-flow and execution-evidence perspectives and train a classifier to identify transactions with cross-chain intent. Third, we leverage evidence from the upstream laundering network to analyze potential post-mixer laundering activities. Evaluation on 20 real-world laundering cases demonstrates FPTracer's effectiveness. It achieves the highest recall for both known laundering addresses (98.6%) and destinations (94.2%). It identifies all known uses of bridges in these cases and uncovers 30 previously unreported ones. Among 18 cases with identified Tornado Cash usage, FPTracer can identify potential withdrawal-side activities, which are corroborated by public reports where available.
- Abstract（参考訳）: Illicit actorはEthereumの深い流動性と多様なオンチェーンサービスを利用して、分散ファイナンス(DeFi)プロトコル、クロスチェーンブリッジ、ミキサーを多段階プロセスで組み合わせて犯罪資金を洗浄する。
既存のマネーロンダリングトレース手法では、複雑なトランザクションの基盤となるアセットフローパスをアンタングできないため、後続のトレースを間違える可能性がある。
Ethereumサービス間で不正なアセットをトレースするフレームワークであるFPTracerを紹介します。
まず, コンテキスト認識伝達木(CATT)を用いて, 正確なトレースとサービス分析を導く, トランザクション内アセットフロー経路を復元する手法を提案する。
第2に,アセットフローと実行証拠の観点から識別的特徴を抽出し,クロスチェーンインテントによるトランザクションの識別のために分類器を訓練する。
第三に、上流のラダーリングネットワークからの証拠を利用して、ミキサー後のラダーリング活動の分析を行う。
実世界の洗浄事例20件の評価は、FPTracerの有効性を示す。
ランダリングアドレス(98.6%)と宛先(94.2%)の双方で最も高いリコールを達成している。
これらの場合、橋のすべての既知の使用を識別し、以前に報告されていない30の橋を明らかにする。
Tornado Cashの使用が特定された18例のうち、FPTracerは離脱側の活動の可能性を特定することができる。
関連論文リスト
- Bridging the Opacity: Evidence-Backed Cross-Chain Transaction Correspondence Reconstruction Across Heterogeneous Blockchains [69.29257298191438]
クロスチェーンブリッジは相互運用を可能にするが、不正な資金の追跡に必要なトランザクションパスも破壊する。
サードパーティの調査員は通常、ブリッジバックエンドが保持するソース・ツー・デスティネーションマッピングにアクセスすることができない。
我々は,クロスチェーントランザクション通信を再構築するエビデンス駆動システムであるXSplicerを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-16T05:38:42Z) - MixGuard: Towards Detecting and Understanding Mixer Laundering on Ethereum [50.358221211998284]
既存のマネーロンダリング研究は、特にミキサーロンダリングを対象としていない。
パブリックレポートは断片化されており、システマティックな計測と検出のためのパブリックケースレベルのデータセットは残っていない。
我々は,3段階の表現学習と2段階のグルーピングを組み合わせて,トランザクションレベルの検出とケースアウェアグルーピングを行うtextscMixGuard を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-15T23:00:32Z) - FlowShield: cryptocurrency anti-money laundering with transaction semantics parsing and fund flow tracking [46.45233269509415]
textscFlowShieldは、トランザクションレベルの洗浄検知と調査対象のレポート生成のためのCrypto AMLフレームワークである。
textscFlowShieldは3つの相補的な視点からファンドフローのサブグラフを再構築する。
次に、大きな言語モデル(LLM)エンコードされたセマンティクスと、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)エンコードされた構造を持つフローテキストとの相互作用を可能にする、テキスト構造融合機構を使用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-18T04:21:19Z) - Tracing the Shadows: Automatic Tracking and Analysis of Crypto Money Laundering via Transaction Semantic Analysis [36.26120394341506]
マネーロンダリングの手法は、DeFiトランザクションのセマンティックな複雑さに対処するのに苦労する。
アカウントベースのブロックチェーンのための意味認識型AMLフレームワークであるAMLGuardを提案する。
AMLGuardが82件の現実世界のマネーロンダリング事件に対して有効であることを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-21T09:00:47Z) - Extending Blockchain Untraceability with Plausible Deniability [2.789569228841494]
本稿では,移動イベント自体を共通の分散ファイナンス(DeFi)活動にブレンドすることで観測不能にすることができるかを検討する。
我々は、共通の損失発生イベントを発生させる転送のクラスであるDeniable Covert Asset Transfer (DCAT)を紹介する。
評価された設定の下では、DCAT転送は両鎖で経験的に観測できない。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-13T08:02:15Z) - GoAT-X: A Graph of Auditing Thoughts for Securing Token Transactions in Cross-Chain Contracts [52.51342355102833]
マルチチェーンエコシステムの重要な基盤であるクロスチェーンブリッジは、攻撃者にとって主要なターゲットとなっている。
バイトコードレベルの静的解析のような既存の防御は、チェーン間の相互作用のセマンティックな複雑さを扱うには不十分である。
パターンマッチングから体系的な第一原理検証へ自動的なクロスチェーンスマートコントラクト監査を移行するフレームワークであるGoAT-Xを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-27T11:34:21Z) - RiskTagger: An LLM-based Agent for Automatic Annotation of Web3 Crypto Money Laundering Behaviors [65.80108147440863]
RiskTaggerは、Web3における暗号洗浄行動の自動アノテーションのための、大言語モデルベースのエージェントである。
RiskTaggerは、複雑な構造化されていないレポートからヒントを抽出し、マルチチェーントランザクションパスを推論し、監査者フレンドリな説明を生成する、という3つの重要な課題に対処することによって、人間のアノテータを置き換えたり、補完するように設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-12T08:54:28Z) - Track and Trace: Automatically Uncovering Cross-chain Transactions in the Multi-blockchain Ecosystems [21.470299762211546]
クロスチェーン技術は、分散金融(DeFi)エコシステム内のシームレスな資産移動とメッセージパッシングを可能にする。
本稿では,DeFiエコシステムに特化して設計された双方向トランザクショントレースツールABCTRACERを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-02T15:28:25Z) - CONNECTOR: Enhancing the Traceability of Decentralized Bridge Applications via Automatic Cross-chain Transaction Association [23.89344998976908]
クロスチェーントランザクションアソシエーションは、ブリッジDAppによって実行されるユニークなトランザクションを特定し、マッチングする。
橋梁スマートコントラクトに基づくクロスチェーントランザクションアソシエーション分析手法であるCONNECTORを提案する。
各種橋梁における実環境実験を行い, 実環境における CONNECTOR の有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-08T00:52:06Z) - Blockchain Large Language Models [65.7726590159576]
本稿では,異常なブロックチェーントランザクションを検出するための動的,リアルタイムなアプローチを提案する。
提案するツールであるBlockGPTは、ブロックチェーンアクティビティのトレース表現を生成し、大規模な言語モデルをスクラッチからトレーニングして、リアルタイム侵入検出システムとして機能させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-25T11:56:18Z)
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。