유니스왑 사기 토큰 탐지

기사 arXiv papers · 저자: Pengcheng Xia et al.

요약

이 연구는 거래 데이터로 트레이딩 활동을 파악하고 사기 의심 사례를 찾기 위해 유니스왑 V2의 사기 토큰을 살펴봅니다. 탐지 방법은 연좌 추론 휴리스틱과 머신러닝 기법을 결합해 러그풀에 연루됐을 수 있는 토큰, 풀, 연관 주소를 가려냅니다. 일부 사기 컨트랙트에는 사용자를 속이거나 제한하려는 메커니즘이 있다는 점도 보고합니다.

저자들은 사기 의심 토큰을 1만 개 넘게 식별하고, 데이터셋에 등록된 토큰의 약 절반이 사기였다고 추정합니다. 공모 주소와 잠재적 피해자, 추정 사기 수익도 보고합니다. 이 결과는 연구에서 분석한 유니스왑 V2 활동과 분류 방법에 관한 것으로, 모든 탈중앙화 거래소나 이후 기간에 적용되는 보편적 추정치는 아닙니다. 문서는 이 접근법의 잠재적 용도로 조기 탐지를 제시하지만, 모델 평가나 오탐률에 관한 세부 정보는 제공하지 않습니다.

핵심 아이디어

이 연구는 유니스왑 V2 거래 데이터로 사기 의심 토큰과 풀을 분석합니다.
탐지 방법은 연좌 추론 휴리스틱과 머신러닝을 결합합니다.
저자들은 식별된 다수의 사기에 러그풀이 쓰이고 일부 컨트랙트에 기만적 메커니즘이 있다고 보고합니다.
분석은 데이터셋 내 공모 주소를 설명하고 피해자와 수익을 추정합니다.
보고된 사기 비중과 수익 추정치는 연구 데이터와 분류 방법에 따라 달라집니다.

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.

출처의 라이선스에 따라 출처를 표시하고 전문을 공개합니다. 라이선스: abstract CC0

이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.

유니스왑 사기 토큰 및 러그풀 탐지

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