交易邻近度：一种基于图的区块链欺诈防范方法
密码学与安全
2025-06-02 v1 计算工程、金融与科学
综合经济学
经济学
摘要
本文引入了一种用于公共区块链的欺诈威慑访问验证系统，利用了两个互补概念：“交易邻近度”，用于衡量交易图中钱包之间的距离；以及“易获取身份”，即与中心化交易所有直接交易连接的钱包。认识到黑名单（被动且缓慢）和严格白名单（侵犯隐私且阻碍采用）等传统方法的局限性，我们提出了一种通过分析交易模式来识别与中心化交易所紧密连接的钱包的系统。我们对以太坊区块链的有向图分析表明，56% 的大型 USDC 钱包（终生最大余额大于 $10,000）为 EAI，88% 在 EAI 的一跳交易范围内。对于超过 $2,000 的交易，91% 涉及至少一个 EAI。关键在于，对过往漏洞利用的分析表明，83% 的已知漏洞利用者地址不是 EAI，其中 21% 距离任何受监管交易所超过五跳。我们提出了三种在 gas 成本与隐私权衡上各有不同的实现方案，表明基于 EAI 的访问控制有可能在保持区块链开放性的同时防止大多数此类事件。重要的是，我们的方法不限制访问或共享个人可识别信息，而是为协议提供信息，以便其根据特定需求实现自身的验证或风险评分系统。这一折中方案在维护开放区块链核心价值观的同时实现了可编程合规。
引用
@article{arxiv.2505.24284,
title = {Transaction Proximity: A Graph-Based Approach to Blockchain Fraud Prevention},
author = {Gordon Y. Liao and Ziming Zeng and Mira Belenkiy and Jacob Hirshman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.24284},
year = {2025}
}