یونی سواپ پر اسکیم ٹوکنز اور رگ پل سرگرمی کی شناخت
خلاصہ
یہ مطالعہ یونی سواپ V2 پر دھوکہ دہی والے ٹوکنز کا لین دین کے ڈیٹا سے جائزہ لیتا ہے تاکہ ٹریڈنگ سرگرمی کی خصوصیات بیان اور مشتبہ دھوکے کی شناخت کی جا سکے۔ شناخت کا طریقہ تعلق کی بنیاد پر مشتبہ قرار دینے والے ہیورسٹک کو مشین لرننگ تکنیکوں کے ساتھ ملاتا ہے، تاکہ ایسے ٹوکنز، پولز اور منسلک پتوں کی نشاندہی ہو سکے جو رگ پل میں ملوث ہو سکتے ہیں۔ یہ بھی رپورٹ کیا گیا ہے کہ بعض دھوکہ دہی والے کنٹریکٹس میں صارفین کو دھوکا دینے یا ان پر پابندی لگانے کے طریقے موجود ہیں۔
مصنفین دس ہزار سے زیادہ مشتبہ اسکیم ٹوکنز کی نشاندہی کرتے ہیں اور اندازہ لگاتے ہیں کہ ان کے ڈیٹا سیٹ میں درج تقریباً نصف ٹوکن اسکیم تھے۔ وہ ملی بھگت کرنے والے پتے، ممکنہ متاثرین اور اندازاً اسکیم منافع بھی رپورٹ کرتے ہیں۔ یہ نتائج مطالعے میں شامل یونی سواپ V2 سرگرمی اور درجہ بندی کے طریقے کو بیان کرتے ہیں؛ یہ تمام غیر مرکزی ایکسچینجز یا بعد کے ادوار کے لیے عمومی اندازے نہیں ہیں۔ دستاویز اس طریقے کے ممکنہ استعمال کے طور پر جلد شناخت کا ذکر کرتی ہے، مگر ماڈل کی جانچ یا غلط مثبت نتائج کی شرح کی تفصیل نہیں دیتی۔
اہم خیالات
- مطالعہ مشتبہ اسکیم ٹوکنز اور پولز کی خصوصیات کے لیے یونی سواپ V2 کے لین دین کا ڈیٹا جانچتا ہے۔
- اس کا شناختی طریقہ تعلق کی بنیاد پر مشتبہ قرار دینے والے ہیورسٹک کو مشین لرننگ کے ساتھ ملاتا ہے۔
- مصنفین رپورٹ کرتے ہیں کہ شناخت شدہ بہت سی اسکیمیں رگ پل استعمال کرتی ہیں اور بعض کنٹریکٹس میں دھوکہ دہی کے طریقے ہوتے ہیں۔
- تجزیہ اپنے ڈیٹا سیٹ میں ملی بھگت والے پتے بیان کرتا اور متاثرین و حاصل شدہ رقوم کا اندازہ لگاتا ہے۔
- رپورٹ کردہ شرح اور منافع مطالعے کے ڈیٹا اور درجہ بندی کے طریقے پر منحصر ہیں۔
ٹیگز
مکمل متن
# 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.
ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0
یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔