Ethereum On-chain Phishing Detection Method using Attention-based 1D CNN

Abstract

최근 가상화폐의 대중화되면서 이의 특성을 이용한 피싱 및 자금 세탁과 같은 불법 행위가 급증하고 있다. 특히 이더리움을 이용한 온라인 피싱 및 스캠 범죄의 피해가 증가하는 추세이다. 이에 따라, 이더리움 기반 피싱 및 스캠을 효과적으로 탐지할 방법이 필요하다. 이 논문에서는 실시간으로 수집되는 이더리움 온체인 데이터를 활용하여 피싱 활동을 탐지할 수 있는 어텐션 기반 1D CNN을 모델을 제안한다. 본 모델의 핵심적인 특징은 트랜잭션 데이터의 시간 패턴을 인식하여 피싱을 예측하는 어텐션 메커니즘이 결합된 1D CNN 구조에 있다. 모델을 평가하기 위해 기존 딥러닝 모델들과 비교하였으며 비교한 결과 제안된 모델이 정확도와 AUC가 향상되었음을 확인할 수 있었다.