TokenScout: раннее обнаружение мошеннических токенов Ethereum с помощью обучения на временных графах

<scp>TokenScout:</scp> Early Detection of Ethereum Scam Tokens via Temporal Graph Learning
Cong Wu, Jing Chen, Ziming Zhao, Kun He, Guowen Xu, Yueming Wu, Haijun Wang, Hongwei Li, Yang Liu, Yang Xiang
2024-12-02

скам-токены EthereumTokenScoutраннее обнаружениеrugpullsвременное обучение на графах
Децентрализованные финансы продемонстрировали стремительный рост, преобразив сферу финансовых транзакций и управления активами благодаря технологии блокчейна. Однако этот быстрый рост сопровождается существенными проблемами, прежде всего распространением мошеннических токенов, создающих значительные угрозы безопасности для инвестиций и торговли криптовалютами. Существующие методы обнаружения мошеннических токенов, главным образом основанные на анализе кода смарт-контрактов или шаблонов транзакций, с трудом выявляют всё более изощрённые тактики мошенников. Например, методы анализа контрактов не способны обнаруживать мошеннические схемы, не содержащие явно вредоносного кода, такие как большинство схем rug pull, тогда как методы, основанные на анализе транзакций, обычно не позволяют заблаговременно выявлять потенциальные риски.
1
Методы анализа кода смарт-контрактов пропускают мошенничество без явно вредоносного кода, включая большинство схем rug pull.
2
Скам-токены создают растущие угрозы безопасности в децентрализованных финансах по мере расширения использования и торговли криптовалютами.
3
TokenScout представляет подход к раннему обнаружению на основе временного обучения на графах, направленный на устранение ограничений методов анализа контрактов и транзакций.
4
Методы анализа транзакций обычно не обеспечивают достаточной заблаговременности для раннего выявления потенциальных рисков скам-токенов.

Скам-токены Ethereum

Раннее выявление скам-токенов и потенциальных рисков rugpull с помощью временного графового обучения при ограничениях анализа кода смарт-контрактов и шаблонов транзакций

Publication Details
Publication Date
2024-12-02
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
43
Access Type
Author Information
Authors
Cong Wu
Jing Chen
Ziming Zhao
Kun He
Guowen Xu
Yueming Wu
Haijun Wang
Hongwei Li
Yang Liu
Yang Xiang
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%