コンテンツへスキップ
ライブラリの全資料

Real-CATS：暗号資産のサイバー犯罪検知向けラベル付きデータセット

記事 arXiv papers · 著者: Jiadong Shi et al.
原文を読む

サマリー

この文書では、暗号資産アドレスの検知手法の開発と評価を支援するデータセット、Real-CATSを紹介しています。現実の報告で犯罪に関与すると特定されたアドレスと、取引所顧客に関連する良性のアドレスを組み合わせ、入手可能な実データが不足していた研究分野にラベル付きの例を提供します。

著者らは、検知手法の比較、追加特徴量によるデータセットの拡張、実運用を想定した環境での手法評価という3つの用途を挙げています。データセットの品質を、網羅性、分類可能性、カスタマイズ性、移転可能性の観点から説明しています。概要にはデータセットの規模と出所が記載されていますが、検知性能のベンチマークや特定の手法が有効だという証拠はありません。結果はラベルの収集方法や、サンプルが実運用で遭遇するアドレスをどれほど反映しているかに左右される可能性があるため、このデータセットは研究資源であり、実運用での精度を証明するものではありません。

主なアイデア

  • 現実のラベル付きアドレスは、暗号資産のサイバー犯罪研究におけるデータ不足の解消に役立つ可能性があります。
  • 報告された犯罪関連アドレスと、取引所顧客に由来する良性アドレスを組み合わせています。
  • 手法の評価、特徴量の拡張、実運用を想定した評価を目的としています。
  • 文書はデータセットの範囲を説明していますが、検知性能の比較結果は報告していません。

タグ

暗号資産機械学習オンチェーンデータ統計
全文
# Real-CATS: A Practical Training Ground for Emerging Research on Cryptocurrency Cybercrime Detection


# Real-CATS: A Practical Training Ground for Emerging Research on Cryptocurrency Cybercrime Detection









Cybercriminals pose a significant threat to blockchain trading security, causing $40.9 billion in losses in 2024. However, the lack of an effective real-world address dataset hinders the advancement of cybercrime detection research. The anti-cybercrime efforts of researchers from broader fields, such as statistics and artificial intelligence, are blocked by data scarcity. In this paper, we present Real-CATS, a Real-world dataset of Cryptocurrency Addresses with Transaction profileS, serving as a practical training ground for developing and assessing detection methods. Real-CATS comprises 103,203 criminal addresses from real-world reports and 106,196 benign addresses from exchange customers. It satifies the C3R characteristics (Comprehensiveness, Classifiability, Customizability, and Real-world Transferability), which are fundemental for practical detection of cryptocurrency cybercrime. The dataset provides three main functions: 1) effective evaluation of detection methods, 2) support for feature extensions, and 3) a new evaluation scenario for real-world deployment. Real-CATS also offers opportunities to expand cybercrime measurement studies. It is particularly beneficial for researchers without cryptocurrency-related knowledge to engage in this emerging research field. We hope that studies on cryptocurrency cybercrime detection will be promoted by an increasing number of cross-disciplinary researchers drawn to this versatile data platform. All datasets are available at https://github.com/sjdseu/Real-CATS

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。