Acknowledgement
이 논문은 2022 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원(No. 2021-0-00231, 빅데이터 대상의 빠른 질의 처리가 가능한 탐사 데이터 분석 지원 근사질의 DBMS 기술 개발, 50%)과 2022 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기술진흥센터의 대학 ICT 연구센터지원사업의 연구결과로 수행되었음(IITP-2022-2018-0-01417, 50%)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
- /
- Pages.266-268
- /
- 2022
- /
- 2005-0011(pISSN)
- /
- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Ethereum Phishing Scam Detection Based on Graph Embedding
그래프 임베딩 기반의 이더리움 피싱 스캠 탐지 연구
- Cheong, Yoo-Young (Dept. of Artificial Intelligence Applications, KwangWoon University) ;
- Kim, Gyoung-Tae (Dept. of Artificial Intelligence Applications, KwangWoon University) ;
- Im, Dong-Hyuk (School of Information Convergence, KwangWoon University)
- Published : 2022.11.21
Abstract
최근 블록체인 기술이 부상하면서 이를 이용한 암호화폐가 범죄의 대상이 되고 있다. 특히 피싱 스캠은 이더리움 사이버 범죄의 과반수 이상을 차지하며 주요 보안 위협원으로 여겨지고 있다. 따라서 효과적인 피싱 스캠 탐지 방법이 시급하다. 그러나 전체 노드에서 라벨링된 피싱 주소의 부족으로 인한 데이터 불균형으로 인하여 지도학습에 충분한 데이터 제공이 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 이더리움 트랜잭션 네트워크를 고려한 효율적인 네트워크 임베딩 기법인 trans2vec 과 준지도 학습 모델 tri-training 을 함께 사용하여 라벨링된 데이터뿐만 아니라 라벨링되지 않은 데이터도 최대한 활용하는 피싱 스캠 탐지 방법을 제안한다.
Keywords