欺诈检测

区块链是一种正在颠覆许多行业的新兴技术。 但是,在区块链生态系统中,存在许多庞氏骗局,黑客攻击,市场操纵等违法行为,严重威胁着区块链技术的发展。 我们基于区块链数据建立各种违法行为的识别预警模型,以促进区块链技术的安全有序发展。

智能庞氏骗局检测

智能庞氏骗局是通过智能合约在区块链上实现的庞氏骗局。 该子项目的目标是基于机器学习和数据挖掘方法,为智能庞氏骗局合同建立识别和预警模型。

在以太坊上检测庞氏骗局

介绍

本文提出了一种使用数据挖掘和机器学习来检测区块链上庞氏骗局的方法。通过验证以太坊上的智能合约,我们首先从智能合约的用户帐户和操作代码中提取函数,然后构建分类模型以检测实现为智能合约的潜在庞氏骗局。实验结果表明,我们所提出的方法在实际应用中可以达到较高的精度。更重要的是,即使在庞氏骗局刚创建之时,该方法也可用于检测。通过使用提出的方法,我们估计在以太坊上运行的旁氏骗局方案超过400种。基于这些结果,我们建议构建一个统一的平台来评估和监视每个已创建的智能合约,以进行欺诈预警。

如果你想引用这篇文章,请使用以下参考:

@inproceedings{chen2018detecting,  
  title={Detecting ponzi schemes on ethereum: Towards healthier blockchain technology}, 
  author={Chen, Weili and Zheng, Zibin and Cui, Jiahui and Ngai, Edith and Zheng, Peilin and Zhou, Yuren},  
  booktitle={Proceedings of the 2018 World Wide Web Conference}, 
  pages={1409--1418},  
  year={2018},  
  organization={International World Wide Web Conferences Steering Committee}
}

利用智能合约的交易历史和操作代码检测智能庞氏骗局

介绍

为了帮助应对庞氏骗局并为将来的研究提供可重用的研究数据集,本文收集了现实世界的样本,并提出了一种方法来检测在区块链上以智能合约形式实现的庞氏骗局(即智能庞氏骗局)。首先,通过在以太坊平台上手动检查3000多个开源智能合约,可以获得200个智能庞氏骗局。然后,从智能合约的交易历史和操作代码中提取两种特征。最后,提出了一种分类模型来检测智能庞氏骗局。大量的实验表明,所提出的模型比许多传统的分类模型具有更好的性能,并且在实际应用中可以达到很高的精度。通过使用提出的方法,我们估计以太坊上运行着500多个智能庞氏骗局。基于这些结果,我们建议构建一个统一的平台来评估和监视每个已创建的智能合约,以进行诈骗预警。

如果你想引用这篇文章,请使用以下参考:

@article{chen2019exploiting, 
  title={Exploiting Blockchain Data to Detect Smart Ponzi Schemes on Ethereum}, 
  author={Chen, Weili and Zheng, Zibin and Ngai, Edith C-H and Zheng, Peilin and Zhou, Yuren}, 
  journal={IEEE Access}, 
  volume={7}, 
  pages={37575--37586}, 
  year={2019}, 
  publisher={IEEE}
}

市场生态系统分析

比特币的诞生开创了加密货币时代,加密货币现已成为一个特殊的金融市场,其引起了世界范围内的广泛关注。本子研究旨在分析新的金融生态系统,并为生态系统参与者提供异常行为检测。

比特币上的市场操纵:证据来源于挖掘Mt.Gox交易网络

介绍

加密货币市场是一个没有有效监管的巨大市场。投资者和监管者认识到是否存在市场操纵及其操纵模式具有重要意义。针对这一问题,本文提出了一种挖掘交易所交易网络的方法。首先,以Gox比特币交易所泄露的交易历史为例,根据交易特点将账户分为三类,然后将交易历史构建成三个图,通过对构建的图的分析,得到了大量的观察和发现。为了评估账户交易行为对比特币交易价格的影响,再将图表重构成级数,并重新构造为矩阵。利用矩阵上的奇异值分解(SVD)方法,可以识别出许多与价格波动有很大关系的基网络。在进一步分析基础网络中最重要的账户时,大量的市场操纵模式出现在异常用户交易行为中。根据这些研究结果,我们得出结论:Mt. Gox交易所存在严重的市场操纵行为,加密货币市场必须加强监管。

如果你想引用这篇文章,请使用以下参考:

@inproceedings{chen2019market, 
  title={Market Manipulation of Bitcoin: Evidence from Mining the Mt. Gox Transaction Network}, 
  author={Chen, Weili and Wu, Jun and Zheng, Zibin and Chen, Chuan and Zhou, Yuren}, 
  booktitle={IEEE Conference on Computer Communications}, 
  pages={964--972}, 
  year={2019}, 
  organization={IEEE}
}