本研究は、分散型台帳技術(DLT)におけるボットの利用に関する理解を深めることを目的としている。
まず、既存の科学文献とアナクドタルな証拠を組み合わせて、イーサリアムのファイナンシャルボットのタクソノミーを提案した。このタクソノミーは7つのカテゴリーと24のサブカテゴリーから成る。
次に、133人間アドレスと137ボットアドレスからなる基準データセットを作成した。
その上で、教師なし学習と教師あり学習のアルゴリズムを使ってボットを検出した。最高のクラスタリングアルゴリズムはGaussian Mixture Modelで、平均クラスタピュアリティは82.6%だった。一方、バイナリ分類の最高のモデルはRandomForestで、精度は83%だった。
さらに、説明可能な人工知能手法を使って、最も影響力のある特徴量を特定した。時間、頻度、ガス価格、ガス制限に基づく特徴量が最も影響力があることがわかった。
本研究の成果は、イーサリアムエコシステムの動態をより深く理解するのに役立つと考えられる。ボットは市場の流動性や全体的なネットワークの安全性に大きな影響を及ぼすため、その存在と影響を監視することが重要である。
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