Zeitbewusste Metapfad-Feature-Erweiterung zur Erkennung von Ponzi-Systemen in Ethereum

Concepts de base

Die vorgeschlagene TMFAug-Methode erfasst zeitabhängige Verhaltensweisen in Ethereum-Transaktionen, um die Leistung bestehender Methoden zur Erkennung von Ponzi-Systemen zu verbessern.

Résumé

Der Artikel beschreibt eine Methode zur Erkennung von Ponzi-Systemen in Ethereum, einer Kryptowährungsplattform. Die Autoren stellen fest, dass bestehende Methoden zur Erkennung von Ponzi-Systemen auf homogenen Transaktionsgraphen basieren und die Heterogenität von Knoten und Kanten sowie zeitliche Abhängigkeiten vernachlässigen, was zu einem teilweisen Informationsverlust führt.

Um diese Probleme anzugehen, schlagen die Autoren eine Methode namens "Time-aware Metapath Feature Augmentation" (TMFAug) vor. TMFAug extrahiert zeitabhängige Metapfad-Merkmale aus einem heterogenen Graphen, der Transaktions- und Vertragsinformationen enthält, und aggregiert diese Merkmale dann in den homogenen Transaktionsgraphen, um die Leistung bestehender Methoden zur Erkennung von Ponzi-Systemen zu verbessern.

Die Autoren führen umfangreiche Experimente auf einem Ethereum-Datensatz durch, die zeigen, dass TMFAug die Leistung mehrerer bestehender Methoden zur Erkennung von Ponzi-Systemen effektiv verbessern kann. Darüber hinaus deutet die generische Kompatibilität von TMFAug darauf hin, dass zeitliche und heterogene Verhaltensweisen-Informationen die Erkennung von Ponzi-Systemen in Ethereum unterstützen können.

Stats

Die Anzahl der Transaktionen und der durchschnittliche Transaktionsbetrag eines Kontos können Hinweise auf Ponzi-Systeme liefern.
Die Ausgaben-Einnahmen-Relation eines Kontos kann ein Indikator für Ponzi-Systeme sein.
Die Anzahl der gesendeten und empfangenen Transaktionen eines Kontos kann Aufschluss über dessen Aktivität geben.

Citations

"Blockchain-Technologie hat sich in den letzten Jahren schnell entwickelt und gewinnt zunehmend öffentliche Aufmerksamkeit."
"Aufgrund der Transparenz und Unveränderbarkeit von Smart Contracts auf Ethereum neigen Menschen dazu, weniger wachsam zu sein, was es Ponzi-Systemen erleichtert, auszuführen."
"Bestehende Ponzi-Erkennung auf Basis von Graphanalysen verlassen sich im Allgemeinen auf homogene Graphmodellierung, da diese einfacher sind."

Idées clés tirées de

Time-aware Metapath Feature Augmentation for Ponzi Detection in Ethereum

by Chengxiang J... à arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2210.16863.pdf

Questions plus approfondies

Wie können Ponzi-Systeme in anderen Blockchain-Plattformen neben Ethereum erkannt werden?

Um Ponzi-Systeme in anderen Blockchain-Plattformen neben Ethereum zu erkennen, können ähnliche Ansätze wie in der Ethereum-Analyse angewendet werden. Zunächst ist es wichtig, heterogene Transaktionsmuster zu analysieren, um verdächtige Verhaltensweisen zu identifizieren. Dies kann durch die Konstruktion von Metapfaden erfolgen, die spezifische Interaktionsmuster zwischen verschiedenen Arten von Knoten und Kanten in der Blockchain darstellen. Durch die Integration von Zeitinformationen in diese Metapfade können auch temporale Verhaltensmuster erfasst werden, die auf Ponzi-Systeme hinweisen könnten. Darüber hinaus ist es wichtig, symbiotische Beziehungen zwischen Metapfaden zu berücksichtigen, um Redundanzen zu reduzieren und wichtige Verhaltensmuster zu identifizieren. Durch die Anwendung von Feature-Aggregationsmethoden können die erfassten Verhaltensmuster genutzt werden, um Ponzi-Systeme in anderen Blockchain-Plattformen zu erkennen.

Welche anderen Arten von Betrug können durch die Analyse heterogener Transaktionsmuster in Blockchains aufgedeckt werden?

Die Analyse heterogener Transaktionsmuster in Blockchains kann auch andere Arten von Betrug aufdecken, die über Ponzi-Systeme hinausgehen. Zum Beispiel können betrügerische Aktivitäten wie Phishing-Betrug, Geldwäsche, betrügerische ICOs (Initial Coin Offerings) und betrügerische Token-Verkäufe durch die Analyse von komplexen Interaktionsmustern zwischen verschiedenen Arten von Konten und Transaktionen erkannt werden. Durch die Verwendung von Metapfaden und Zeitinformationen können verdächtige Verhaltensweisen identifiziert werden, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. Darüber hinaus können durch die Analyse heterogener Transaktionsmuster auch Anomalien und ungewöhnliche Verhaltensweisen in der Blockchain identifiziert werden, die auf potenzielle Betrugsfälle hinweisen könnten.

Wie können die Erkenntnisse aus der Analyse von Ponzi-Systemen in Blockchains dazu beitragen, das Vertrauen der Öffentlichkeit in Kryptowährungen zu stärken?

Die Erkenntnisse aus der Analyse von Ponzi-Systemen in Blockchains können dazu beitragen, das Vertrauen der Öffentlichkeit in Kryptowährungen zu stärken, indem sie die Transparenz und Integrität des Kryptowährungsökosystems verbessern. Durch die Identifizierung und Bekämpfung von betrügerischen Aktivitäten wie Ponzi-Systemen wird das Risiko für Investoren und Nutzer reduziert, was zu einem sichereren und vertrauenswürdigeren Umfeld für den Handel mit Kryptowährungen führt. Darüber hinaus können durch die Implementierung von fortschrittlichen Analysetechniken und Betrugserkennungsmethoden in Blockchains potenzielle Betrugsfälle frühzeitig erkannt und verhindert werden, was das Vertrauen der Öffentlichkeit in die Integrität und Sicherheit von Kryptowährungen stärken kann.