암호화폐 범죄 탐지 데이터 세트

기사 arXiv papers · 저자: Jiadong Shi et al.

요약

이 문서는 암호화폐 주소 탐지 방법의 개발과 평가를 지원하기 위한 데이터 세트 Real-CATS를 소개합니다. 실제 보고서에서 범죄와 연관된 것으로 확인된 주소와 거래소 고객의 정상 주소를 결합해, 접근 가능한 실제 데이터가 부족했던 연구에 라벨이 있는 사례를 제공합니다.

저자들은 탐지 방법 비교, 추가 특성을 이용한 데이터 세트 확장, 실제 배포 상황을 반영하려는 환경에서의 방법 평가 등 세 가지 활용 방안을 설명합니다. 데이터 세트의 품질을 포괄성, 분류 가능성, 맞춤 설정 가능성, 전이 가능성의 관점에서 제시합니다. 요약에는 데이터 세트의 규모와 출처가 있지만, 탐지 벤치마크나 특정 방법의 우수성을 보여주는 증거는 없습니다. 결과는 라벨 수집 방식과 표본이 배포 환경에서 마주칠 주소를 얼마나 잘 대표하는지에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서 이 데이터 세트는 연구 자료이며 운영상 정확성의 증거는 아닙니다.

핵심 아이디어

현실 세계에서 라벨링된 주소는 암호화폐 사이버범죄 연구의 데이터 부족을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 세트는 보고된 범죄 주소와 거래소 고객의 정상 주소를 결합합니다.
탐지 방법 평가, 특성 확장, 배포 지향 평가를 목적으로 합니다.
문서는 데이터 세트 범위를 설명하지만 탐지 성능의 비교 결과는 보고하지 않습니다.

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

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

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

암호화폐 사이버범죄 탐지를 위한 라벨 데이터 세트 Real-CATS

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