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アイテム
バイト列に着目した詐欺トークンコントラクトの検知
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228713
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2287133bd370b8-ea5c-46f1-a105-719992913e5a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CSS2023100.pdf (912.6 kB)
2025年10月23日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, CSEC:会員：¥0, SPT:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-10-23 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | バイト列に着目した詐欺トークンコントラクトの検知 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Scam Token Contract Detection Based on Byte Sequences | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | ブロックチェーン スマートコントラクト 詐欺 トークン | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京大学生産技術研究所 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京大学生産技術研究所 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Institute of Industrial Science, the University of Tokyo | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Institute of Industrial Science, the University of Tokyo | ||||||||||
| 著者名 |
五十嵐, 太一
× 五十嵐, 太一
× 松浦, 幹太
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| 著者名(英) |
Taichi, Igarashi
× Taichi, Igarashi
× Kanta, Matsuura
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | ブロックチェーン上のアプリケーションに応用されるスマートコントラクトを利用した犯罪が増加しており，特にトークンコントラクトを用いた詐欺が問題となっているため，その検知が急務である．従来の詐欺トークンコントラクト検知に関する研究は，トランザクションデータと流動性の情報を基に機械学習によって検知を行っているが，これらの情報は詐欺トークンが使用されてから得られる情報であるため，ユーザが詐欺にあう危険性が高い．一方，トークンコントラクトのコード情報は，ブロックチェーン 上に展開される前に得られる情報であるが，コード情報に基づいた詐欺トークンコントラクト検知手法は存在しない．よって，本稿では詐欺トークンコントラクトを，コントラクトのコード情報に着目し，バイト列から作成した特徴量と機械学習により検知を行う手法を提案する．本手法は，Ethereum のエクスプローラである Etherscan から得た詐欺トークンコントラクトと正規のトークンコンラクトを用いた実験において 92.9 %の正解率を記録し，コード情報が詐欺トークンコントラクトの検知に有効であることを示した． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | In the recent years, the number of crimes using smart contract has been increased. Especially, the scam using token contract has become a big issue which cannot be ignored. Therefore, to construct the detection system of scam token contract is an urgent need. Existing methods are based on machine learning, and they use transaction and liquidity data as features. However, they cannot completely remove the risk of being scammed because these features can be extracted after scam tokens are deployed to blockchain. Though contract code can be extracted before the deployment, there does not exist any methods of detecting scam token contract using code-based features. Thus, we focus on code-based data, and propose a scam token contract detection system based on byte sequences. In our experiments, we use datasets of scam and benign token contract from Etherscan. Our method realized 92.9% accuracy, and show the effectiveness of code-based features. | |||||||||
| 書誌情報 |
コンピュータセキュリティシンポジウム2023論文集 p. 735-742, 発行日 2023-10-23 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
