論文の概要: On-Chain Behavioral Signatures for Classifying Centralized Exchange Addresses on Ethereum Using Proof-of-Reserves
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.41888v1
- Date: Fri, 30 Oct 2026 15:32:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-02 22:05:31.790187
- Title: On-Chain Behavioral Signatures for Classifying Centralized Exchange Addresses on Ethereum Using Proof-of-Reserves
- Title（参考訳）: Proof-of-Reserves を用いたEthereum上の集中交換アドレス分類のためのオンチェーン動作シグナチャ
- Abstract要約: 本研究では,Proof-of-Reserves開示を用いた分類手法を開発した。
58個の鎖上の挙動特徴を導出し,光GBMをロジスティック回帰に対して評価した。
これらの発見はブロックチェーン監視のための解釈可能なCEXアドレススクリーニングをサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7212934161201329
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Centralized exchanges (CEXs) are key gateways between traditional finance and digital asset markets, yet identifying their blockchain addresses remains challenging. Existing approaches often rely on opaque attribution labels or treat exchanges as secondary classification targets, leaving generalization to unseen exchanges insufficiently examined. This study develops a classification framework using Proof-of-Reserves (PoR) disclosures, with 3,033,857 Ethereum addresses from 15 CEXs and five Non-CEX categories. We derive 58 on-chain behavioral features and evaluate LightGBM against logistic regression (LR) under a leave-one-exchange-out protocol. Across five lookback windows (30-730 days), LightGBM consistently outperformed LR, with macro PR-AUC increasing from 0.6611 to 0.9594 using the selected 17 features, compared with 0.7697 for LR at 730 days. Robustness checks showed comparable performance when feature selection and hyperparameter optimization were repeated across splits and held-out exchanges, while exchange-balanced reweighting improved macro PR-AUC. SHAP analysis and feature-group ablation identified gas behavior, ERC-20 token activity, and internal transactions as key predictive signals in the constructed dataset. These findings support interpretable CEX address screening for blockchain monitoring, while the released feature dataset enables reproducible follow-up research.
- Abstract（参考訳）: CEX(Centralized Exchanges)は、従来の金融とデジタル資産市場の主要なゲートウェイだが、ブロックチェーンアドレスの特定は依然として難しい。
既存のアプローチは、しばしば不透明な帰属ラベルや、二次的な分類対象としての取引所に依存しており、目に見えない取引所への一般化は不十分である。
本研究では,15のCEXと5つの非CEXカテゴリから,3,033,857個のEthereumアドレスを持つProof-of-Reserves (PoR)開示を用いた分類フレームワークを開発した。
58のオンチェーン動作特性を導出し,残余交換プロトコルの下でのロジスティック回帰(LR)に対するLightGBMの評価を行った。
5つのルックバックウィンドウ(30-730日)で、LightGBMはLRを一貫して上回り、マクロPR-AUCは選択した17のフィーチャを使用して0.6611から0.9594に増加した。
ロバストネスチェックでは、機能選択とハイパーパラメータ最適化が分割と保留交換の間で繰り返される場合と同等のパフォーマンスを示し、交換バランスの再重み付けによりマクロPR-AUCが改善された。
SHAP分析と特徴群アブレーションにより, 構築されたデータセットにおいて, ガス挙動, ERC-20トークン活性, 内部取引を重要な予測信号として同定した。
これらの発見はブロックチェーン監視のための解釈可能なCEXアドレススクリーニングをサポートし、リリースしたフィーチャーデータセットは再現可能なフォローアップリサーチを可能にする。
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