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최근 블록체인 기술이 부상하면서 이를 이용한 암호화폐 플랫폼이 늘어나며 화폐 거래가 활발이 이뤄지고 있다. 그러나 암호화폐의 특성을악용한 범죄 또한 늘어나 문제가 되고 있다. 특히 피싱 스캠은 이더리움 사이버 범죄의 과반수 이상을 차지하며 주요 보안 위협원으로 여겨지고있다. 따라서 효과적인 피싱 스캠 탐지 방법이 시급하다. 그러나 전체 이더리움 참여 계정 주소에서 라벨링된 피싱 주소의 부족으로 인한 데이터불균형 문제로 지도학습에 충분한 데이터 제공이 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 이더리움 트랜잭션 네트워크를 고려한효과적인 그래프 임베딩 기법인 trans2vec과 준지도 학습 모델 tri-training을 함께 사용하여 라벨링된 데이터 뿐만 아니라 라벨링되지 않은 데이터도최대한 활용하는 피싱 스캠 탐지 방법을 제안한다.
With the recent rise of blockchain technology, cryptocurrency platforms using it are increasing, and currency transactions are beingactively conducted. However, crimes that abuse the characteristics of cryptocurrency are also increasing, which is a problem. In particular,phishing scams account for more than a majority of Ethereum cybercrime and are considered a major security threat. Therefore, effectivephishing scams detection methods are urgently needed. However, it is difficult to provide sufficient data for supervised learning dueto the problem of data imbalance caused by the lack of phishing addresses labeled in the Ethereum participating account address. Toaddress this, this paper proposes a phishing scams detection method that uses both Trans2vec, an effective graph embedding techiqueconsidering Ethereum transaction networks, and semi-supervised learning model Tri-training to make the most of not only labeled databut also unlabeled data.
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Blockchain, Ethereum, Phishing Scam, Graph Embedding, Semi-supervised Learning
