Uniswapの詐欺トークン検出

記事 arXiv papers · 著者: Pengcheng Xia et al.

サマリー

この研究では、Uniswap V2の取引データを用いて売買活動を特徴付け、詐欺の疑いがある対象を特定します。検出方法では、連座のヒューリスティックと機械学習手法を組み合わせ、ラグプルに関与している可能性のあるトークン、プール、関連アドレスを検出します。また、一部の詐欺コントラクトには、利用者を欺いたり利用を制限したりする仕組みが含まれると報告しています。

著者らは詐欺の疑いがあるトークンを1万件超特定し、データセットに掲載されたトークンの約半数が詐欺だったと推定しています。また、共謀するアドレス、被害者数、詐欺による推定利益も報告しています。これらは分析対象のUniswap V2の活動と分類方法に基づく結果であり、すべての分散型取引所や後年に当てはまる普遍的な推定値ではありません。この文書では早期検出を手法の用途の可能性として示していますが、モデルの評価や偽陽性率の詳細は記載していません。

主なアイデア

Uniswap V2の取引データを分析し、詐欺が疑われるトークンやプールの特徴を調べています。
検出方法では、あるアドレスとの関連を根拠に不正への関与を推定するヒューリスティックと、機械学習を組み合わせています。
著者らは、特定された詐欺の多くにラグプルが含まれ、一部のコントラクトに利用者を欺く仕組みがあると報告しています。
分析では、データセット内の共謀するアドレスを記述し、被害者数と詐欺による利益を推定しています。
報告された詐欺の割合や利益は、研究のデータと分類方法に左右されます。

The prosperity of the cryptocurrency ecosystem drives the need for digital asset trading platforms. Beyond centralized exchanges (CEXs), decentralized exchanges (DEXs) are introduced to allow users to trade cryptocurrency without transferring the custody of their digital assets to the middlemen, thus eliminating the security and privacy issues of traditional CEX. Uniswap, as the most prominent cryptocurrency DEX, is continuing to attract scammers, with fraudulent cryptocurrencies flooding in the ecosystem. In this paper, we take the first step to detect and characterize scam tokens on Uniswap. We first collect all the transactions related to Uniswap V2 exchange and investigate the landscape of cryptocurrency trading on Uniswap from different perspectives. Then, we propose an accurate approach for flagging scam tokens on Uniswap based on a guilt-by-association heuristic and a machine-learning powered technique. We have identified over 10K scam tokens listed on Uniswap, which suggests that roughly 50% of the tokens listed on Uniswap are scam tokens. All the scam tokens and liquidity pools are created specialized for the "rug pull" scams, and some scam tokens have embedded tricks and backdoors in the smart contracts. We further observe that thousands of collusion addresses help carry out the scams in league with the scam token/pool creators. The scammers have gained a profit of at least \$16 million from 39,762 potential victims. Our observations in this paper suggest the urgency to identify and stop scams in the decentralized finance ecosystem, and our approach can act as a whistleblower that identifies scam tokens at their early stages.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。ライセンス: abstract CC0

この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。

Uniswapの詐欺トークンとラグプル活動の検出

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