Выявление мошеннических токенов и rug pull на Uniswap

Сводка

В исследовании анализируются мошеннические токены на Uniswap V2: авторы используют данные о транзакциях, чтобы описать торговую активность и выявить предполагаемые мошеннические схемы. Метод обнаружения сочетает эвристику виновности по ассоциации с машинным обучением и предназначен для выявления токенов, пулов и связанных адресов, которые могут быть причастны к rug pull. Авторы также сообщают, что некоторые мошеннические контракты содержат механизмы, призванные обманывать пользователей или ограничивать их действия.

Авторы выявили более десяти тысяч предположительно мошеннических токенов и оценивают, что около половины токенов из их набора данных были мошенническими. Также сообщается о сговоре между адресами, потенциальных жертвах и предполагаемой прибыли от мошенничества. Эти выводы относятся к изученной активности на Uniswap V2 и применённому методу классификации; их нельзя считать универсальными оценками для всех децентрализованных бирж или более поздних периодов. В документе раннее выявление представлено как потенциальное применение метода, но здесь нет сведений об оценке модели или доле ложноположительных результатов.

Ключевые идеи

• В исследовании анализируются данные о транзакциях на Uniswap V2, чтобы описать предполагаемые мошеннические токены и пулы.
• Метод обнаружения сочетает эвристику виновности по ассоциации с машинным обучением.
• Авторы сообщают, что во многих выявленных случаях мошенничества использовался rug pull, а некоторые контракты содержали обманные механизмы.
• В анализе описаны адреса, действовавшие сообща, и приведены оценки числа жертв и доходов в изученном наборе данных.
• Оценки распространённости мошенничества и прибыли зависят от данных исследования и метода классификации.

Теги

# Trade or Trick? Detecting and Characterizing Scam Tokens on Uniswap Decentralized Exchange


# Trade or Trick? Detecting and Characterizing Scam Tokens on Uniswap Decentralized Exchange









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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.