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  • Michael Zerna

Blockchain Research #10

Detecting Fraudulent Accounts on Blockchain: A Supervised Approach Autoren: Michal Ostapowicz, Kamil Żbikowski

Veröffentlicht: 21. August, 2019

Link: https://arxiv.org/pdf/1908.07886 Abstrakt [*]:

Die Anwendung von Blockchain-Technologien hat in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit erregt. Sie gehen über den Austausch von Werten hinaus und sind ein Ersatz für Papiergeld und das traditionelle Bankensystem. Dennoch ist der Austausch von Werten auf einer Blockchain das Herzstück des Gesamtsystems und muss zuverlässig sein. Blockchains haben eingebaute Mechanismen, die die Konsistenz und Zuverlässigkeit des gesamten Systems garantieren. Böswillige Akteure können jedoch immer noch versuchen, Geld zu stehlen, indem sie bekannte Techniken wie Malware-Software oder gefälschte E-Mails anwenden. In diesem Papier wenden wir überwachte Lerntechniken an, um betrügerische Konten auf Ethereum Blockchain zu erkennen. Wir vergleichen die Fähigkeiten von Random Forests, Support Vector Machines und XGBoost-Klassifikatoren, um solche Konten zu identifizieren, die auf einem Datensatz von mehr als 300.000 Konten basieren. Die Ergebnisse zeigen, dass wir in der Lage sind, Rückruf- und Präzisionswerte zu erreichen, die es ermöglichen, dass das entwickelte System als Betrugsbekämpfungsregel für digitale Wallets oder Devisenumtausch einsetzbar ist. Wir stellen auch Sensitivitätsanalysen vor, um zu zeigen, wie die vorgestellten Modelle von bestimmten Merkmalen abhängen und wie das Fehlen einiger von ihnen die Gesamtsystemleistung beeinflusst.

Meinung:

Dieses Paper orientiert an Sicherheitsaspekten von Applikationen innerhalb von Blockchains. Das wir als Unternehmen diesen Aspekt als äußerst wichtig ansehen, wurde schon in vorherigen „Blockchain Research“ Posts verdeutlicht. Daher nehmen wir dieses Paper in der aktuellen Ausgabe auf. Das Paper bietet eine kurze Übersicht darüber, wie gefährdet Endnutzer sind, wenn sie dezentrale Applikationen nutzen. Die Gefahren aus dem Web 2.0 bleiben bestehen und werden auf der Blockchain noch dramatischer, da es hier bis zum Totalverlust von monetären Gegenständen kommen kann. Das Paper versucht mit einem neuen Ansatz dem Entgegenzuwirken und die Idee zu erzeugen, dass Accounts von einer künstlichen Intelligenz überwacht werden, damit eine Gefahrenstufe vergeben werden kann. Diese Gefahrenstufe würde dem Gegenpart eines Geschäftsprozesses die Möglichkeit geben, eine gewisse Sicherheit über die Vertrauenswürdigkeit des Gegenübers zu gewährleisten. Inhaltlich bietet das Paper wenig über die aktuellen praktischen Einsätze ihres Ansatzes. Das Paper vertieft sich eher in mathematische Formeln und deren Beweisbarkeit. Wer ein ProofOfConcept innerhalb einer dezentralen Applikation sehen möchte, wird diese leider nicht finden.


[*] Übersetzt von zerna.io

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