Unveiling Latent Information in Transaction Hashes: Hypergraph Learning for Ethereum Ponzi Scheme Detection
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저자
Junhao Wu, Yixin Yang, Chengxiang Jin, Silu Mu, Xiaolei Qian, Jiajun Zhou, Shanqing Yu, Qi Xuan
개요
본 논문은 이더리움 생태계에서 증가하는 폰지 사기 문제를 해결하기 위해 하이퍼그래프 기반의 새로운 폰지 사기 탐지 방법인 HyperDet을 제안한다. 기존의 그래프 기반 방법들이 계정 간 이진 관계만 고려하는 한계를 극복하기 위해, 트랜잭션 해시를 하이퍼엣지로 사용하여 트랜잭션에 관련된 모든 계정을 연결하는 하이퍼그래프 모델링을 채택한다. 계산 복잡도를 줄이기 위한 2단계 하이퍼그래프 샘플링 전략과 기존 방법과의 호환성을 위한 하이퍼그래프 탐지 채널과 하이퍼-호모그래프 탐지 채널로 구성된 이중 채널 탐지 모듈을 제시한다. 실험 결과, 기존 동종 그래프 기반 방법보다 하이퍼-호모그래프 탐지 채널의 성능이 크게 향상됨을 보여주며, 폰지 사기 탐지에 있어 하이퍼그래프의 우수성을 입증한다.
시사점, 한계점
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시사점:
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이더리움 기반 폰지 사기 탐지 성능 향상에 기여하는 새로운 하이퍼그래프 기반 모델 제시.
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복잡한 다자간 상호작용 패턴을 효과적으로 포착하는 하이퍼그래프 모델링의 우수성을 실험적으로 검증.
