Acknowledgement
This work was supported by Institute for Information & communications Technology Promotion(IITP) grant funded by the Korea government(MSIT) (No.2018-0-00264, Research on Blockchain Security Technology for IoT Services).
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
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- Pages.261-262
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Deep Learning-based Malicious Node Detection Technique Trend
딥러닝 기반의 악성 노드 탐지 기법 동향
- Kang, Yea-Jun (Dept. of IT Convergence Engineering, Han-Sung University) ;
- Kim, Won-Woong (Dept. of IT Convergence Engineering, Han-Sung University) ;
- Kim, Hyun-Ji (Dept. of IT Convergence Engineering, Han-Sung University) ;
- Lim, Se-Jin (Dept. of IT Convergence Engineering, Han-Sung University) ;
- Seo, Hwa-Jeong (Dept. of IT Convergence Engineering, Han-Sung University)
- 강예준 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 김원웅 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 김현지 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 임세진 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 서화정 (한성대학교 IT융합공학부)
- Published : 2022.11.21
Abstract
최근 몇 년간 블록체인 기술은 빠르게 발전하여 많은 산업에 영향을 끼쳤다. 하지만 동시에 비트코인, 이더리움 등 블록체인 네트워크 내에서 많은 금융 범죄들이 발생하고 있다. 최근에는 이와 같은 비정상적인 활동을 탐지하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 블록체인 네트워크 내의 악성 노드를 탐지하는 기법에 대해 살펴본다. 대부분의 연구가 높은 정확도를 달성하였으며, 악성 노드뿐만 아니라 악성 노드가 수행한 사기 트랜잭션을 탐지하는 연구도 진행되고 있었다.
Keywords