Enhancing Ethereum Fraud Detection via Generative and Contrastive Self-supervision

要約

イーサリアム上で横行する不正行為はブロックチェーンエコシステムの健全な発展を妨げており、規制の強化が必要となっている。
しかし、イーサリアムトランザクション環境におけるアカウントインタラクション頻度とインタラクションタイプに関わる複数の不均衡は、データマイニングベースの不正検出研究に重大な課題を引き起こしています。
これに対処するために、私たちはまず、イーサリアムでのインタラクション動作を洗練するためのメタインタラクションの概念を提案し、これに基づいて、Meta-IFD と呼ばれる二重自己監視機能を強化したイーサリアム不正検出フレームワークを提示します。
このフレームワークは、最初に、アカウントのインタラクション機能を強化するための生成的自己監視メカニズムを導入し、その後、さまざまな行動パターンを区別するための対照的な自己監視メカニズムを導入し、最終的にアカウントの行動表現を特徴付け、マルチビューインタラクションを通じて潜在的な不正リスクを発掘します。
特徴学習。
実際のイーサリアム データセットに対する広範な実験により、ポンジ スキームやフィッシング詐欺などの一般的なイーサリアム詐欺行為の検出における当社のフレームワークの有効性と優位性が実証されています。
さらに、生成モジュールはイーサリアム データのインタラクション分布の不均衡を効果的に軽減でき、対照モジュールはさまざまな動作パターンを区別するフレームワークの能力を大幅に強化します。
ソース コードは https://github.com/GISec-Team/Meta-IFD で入手できます。

要約(オリジナル)

The rampant fraudulent activities on Ethereum hinder the healthy development of the blockchain ecosystem, necessitating the reinforcement of regulations. However, multiple imbalances involving account interaction frequencies and interaction types in the Ethereum transaction environment pose significant challenges to data mining-based fraud detection research. To address this, we first propose the concept of meta-interactions to refine interaction behaviors in Ethereum, and based on this, we present a dual self-supervision enhanced Ethereum fraud detection framework, named Meta-IFD. This framework initially introduces a generative self-supervision mechanism to augment the interaction features of accounts, followed by a contrastive self-supervision mechanism to differentiate various behavior patterns, and ultimately characterizes the behavioral representations of accounts and mines potential fraud risks through multi-view interaction feature learning. Extensive experiments on real Ethereum datasets demonstrate the effectiveness and superiority of our framework in detecting common Ethereum fraud behaviors such as Ponzi schemes and phishing scams. Additionally, the generative module can effectively alleviate the interaction distribution imbalance in Ethereum data, while the contrastive module significantly enhances the framework’s ability to distinguish different behavior patterns. The source code will be available in https://github.com/GISec-Team/Meta-IFD.

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