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RiskSEA:用于检测以太坊区块链上欺诈活动的可扩展图嵌入

密码学与安全 2024-10-04 v1 人工智能 机器学习

摘要

像其他任何有用的技术一样,加密货币有时被用于犯罪活动。尽管交易记录在区块链上,但仍存在一种更快速且可扩展的方法来检测与欺诈活动相关的地址。我们提出了 RiskSEA,一个能够有效处理大规模区块链交易图动态性质的可扩展风险评分系统。该风险评分系统实现于以太坊,包括:1. 一种为整个地址集合生成 node2vec 嵌入以捕获图拓扑结构的可扩展方法;2. 基于交易的特征以捕获地址的交易行为模式;3. 一种分类器模型,将 node2vec 嵌入和行为特征结合,为地址生成风险评分。高效地为大规模和动态演化的区块链交易图生成 node2vec 嵌入具有挑战,我们提出了两种新颖的生成 node2vec 嵌入方法,以有效将其扩展到整个区块链地址集合:1. node2vec 嵌入传播;2. 动态 node2vec 嵌入。我们对所提出的方法进行了全面分析。我们的实验表明,结合行为特征和 node2vec 特征可显著提升分类性能,动态 node2vec 嵌入的性能优于 node2vec 传播嵌入。

关键词

引用

@article{arxiv.2410.02160,
  title  = {RiskSEA : A Scalable Graph Embedding for Detecting On-chain Fraudulent Activities on the Ethereum Blockchain},
  author = {Ayush Agarwal and Lv Lu and Arjun Maheswaran and Varsha Mahadevan and Bhaskar Krishnamachari},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2410.02160},
  year   = {2024}
}

备注

arXiv admin note: text overlap with arXiv:2203.12363 by other authors