@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00219649,
 author = {松井, 勇太 and 白石, 善明 and 小津, 喬 and 橋本, 真幸 and 毛利, 公美 and 葛野, 弘樹 and 森井, 昌克},
 book = {マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2022論文集},
 month = {Jul},
 note = {暗号資産の需要が高まる中で不正取引が増加しており，対策のための早期検知が重要である．本論文では暗号資産の一つの Ethereum において，ノードに注目する従来の研究に対して，本研究では取引所でのトランザクションを判定することを目的としている．取引所アカウントと送金または受金をしたアカウントの取引内容を取得し，取引所アカウントを中心としたグラフを作成する．そのグラフをグラフ埋め込みで特徴量ベクトルを作成し，分類器で学習し，正常・不正の 2 クラスに分類する．2016 年から 2021 年のデータを用いて，2 種類の教師なし分類器と 9 種類の教師あり分類器の計 11 種類について精度を比較している．},
 pages = {529--538},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {グラフ埋め込みによるEthereumの不正取引アカウント検知},
 volume = {2022},
 year = {2022}
}