| Item type |
Journal(1) |
| 公開日 |
2022-12-15 |
| タイトル |
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タイトル |
グラフ埋め込みによるEthereumの不正取引アカウント検知 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Fraudulent Transaction Account Detection on Ethereum via Graph Embedding |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
[特集:持続可能な社会のIT基盤に向けた情報セキュリティとトラスト（テクニカルノート）] 暗号資産，グラフ埋め込み，Ethereum，Node2vec，SVM |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| ID登録 |
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ID登録 |
10.20729/00222729 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
| 著者所属 |
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神戸大学大学院工学研究科 |
| 著者所属 |
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神戸大学大学院工学研究科／国際電気通信基礎技術研究所先端セキュリティ研究室 |
| 著者所属 |
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国際電気通信基礎技術研究所先端セキュリティ研究室 |
| 著者所属 |
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国際電気通信基礎技術研究所先端セキュリティ研究室 |
| 著者所属 |
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近畿大学情報学部 |
| 著者所属 |
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神戸大学大学院工学研究科 |
| 著者所属 |
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神戸大学大学院工学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Kobe University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Kobe University / Department of Advanced Security, ATR |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Advanced Security, ATR |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Advanced Security, ATR |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Informatics, Kindai University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Kobe University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Kobe University |
| 著者名 |
松井, 勇太
白石, 善明
小津, 喬
橋本, 真幸
毛利, 公美
葛野, 弘樹
森井, 昌克
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| 著者名(英) |
Yuta, Matsui
Yoshiaki, Shiraishi
Takashi, Ozu
Masayuki, Hashimoto
Masami, Mohri
Hiroki, Kuzuno
Masakatu, Morii
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
暗号資産の取引量の増加にともない，暗号資産の匿名性とグローバル性を悪用した不正取引が増加しており，不正アカウントの早期検知と対策が課題となっている．本論文では暗号資産の1つであるEthereumに焦点をあて，グラフ埋め込みを用いた不正アカウント検知手法を提案している．正常アカウントの割合が90%のとき，不正ラベルのついたアカウントを83%の精度で検知可能であること，検出したアカウントはフィッシングに限らず検知可能であることを示している． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Cryptocurrency based on blockchain technology are in increasing demand. However, the anonymity and global nature of cryptocurrency have been exploited to increase unauthorized transactions. Therefore, early detection of fraudulent accounts and countermeasures are important issues to be considered. In this study, we focus on Ethereum among cryptographic assets and propose a fraudulent account detection method using graph embedding. When the percentage of normal accounts is 90%, fraud-labeled accounts can be detected with 83% accuracy, and the detected accounts are not limited to phishing. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00116647 |
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌
巻 63,
号 12,
p. 1770-1775,
発行日 2022-12-15
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1882-7764 |
| 公開者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-JNL6312014.pdf (1.2 MB)
