LROO Rug Pull 检测器：基于链上与OSINT信号的泄漏抗性框架
密码学与安全
2026-03-13 v1
摘要
智能合约生态系统使无需信任中介的去中心化应用成为可能，但其不可变性和无许可设计也促进了大规模欺诈。最常见的攻击之一是 rug pull，即项目运营方在人为抬高代币价值后突然撤回流动性。现有检测方法主要依赖链上被动信号，常因时序数据泄漏而受限，影响实际可靠性。本文提出一个面向早期 rug pull 检测的泄漏感知框架，集成链上行为指标与时序对齐的开源情报(OSINT)信号。我们构建了一个包含 1000 个代币项目的手标注数据集，覆盖 DeFi 与非 DeFi 场景，所有特征严格在任何流动性撤回前提取，以保持因果有效性。该数据集结合结构链上指标与来自社交媒体活动和搜索趋势的外部注意力信号。在此框架下，采用 TabPFN 作为核心建模组件，用于在严格时序约束下从多模态表格数据中学习。实验结果表明，所提框架在判别性能和概率校准方面均优于经典基线，同时保持较低的误报率。通过将 rug pull 检测表述为因果、多模态预测问题，本工作强调了面向区块链安全系统部署的泄漏抗性评估和校准风险估计的必要性。
引用
@article{arxiv.2603.11324,
title = {LROO Rug Pull Detector: A Leakage-Resistant Framework Based on On-Chain and OSINT Signals},
author = {Fatemeh Shoaei and Mohammad Pishdar and Mozafar Bag-Mohammadi and Mojtaba Karami},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.11324},
year = {2026}
}