본 논문은 급증하는 이더리움 생태계 내에서 신뢰할 수 있는 프로젝트를 식별하는 체계적인 접근 방식을 제시합니다. 이더리움 블록체인의 거래 내역을 분석하는 머신러닝 기법(LightGBM 알고리즘 사용)을 통해 불법 활동과 관련된 2,179개의 엔티티와 신뢰할 수 있는 프로젝트와 관련된 3,977개의 엔티티로 구성된 데이터셋을 기반으로 계정을 분류합니다. 10-fold cross-validation을 통해 평균 정확도 0.984, 평균 AUC 0.999를 달성하여 이더리움 프로젝트의 신뢰성, 투명성, 전반적인 신뢰도를 평가합니다. 거래 간 시간 차이 및 수신된 거래(received_tnx)가 주요 영향 요인으로 확인되었습니다. 이 방법론은 데이터 기반 통찰력을 제공하여 더 안전하고 투명한 투자 환경을 조성하고, 정보에 입각한 의사결정, 위험 완화 및 합법적인 블록체인 이니셔티브 촉진에 기여합니다.
