Ошкорсозии фишинг дар Ethereum тавассути графикҳои замонӣ: PhishEye чӣ пешниҳод мекунад?

Q: Натиҷаҳо чиро нишон медиҳанд?

Тибқи натиҷаҳои асосии гузоришшудаи мақола, PhishEye ҳангоми ошкорсозии муомилаҳои фишингӣ ба %99,25 precision, %77,81 recall, %87,23 F1 ва %98,43 AUC мерасад. Ҳангоми ошкорсозии ҳисобҳои фишингӣ бошад, %92,24 precision, %96,24 recall, %94,19 F1 ва %98,03 AUC гузориш мешавад.

Q: Ин чаро муҳим аст?

Дар амнияти блокчейн огоҳсозии барвақт ба андозаи таҳлили пас аз ҳамла муҳим мегардад. Зеро ҳангоми анҷом ёфтани интиқол дар ҳамлаҳои фишингӣ баргардонидани дороиҳо аксар вақт душвор мешавад. Агар мунтазир шавем, ки суроға қаблан ҳамчун фишинг гузориш шавад, система баъд аз ҳамла вокуниш нишон медиҳад. Ҳадафи PhishEye бошад, гирифтани намунаҳои хавфноки рафтор пеш аз пайдо шудани гузориши оммавӣ мебошад.

Ошкорсозии фишинг дар Ethereum тавассути графикҳои замонӣ: PhishEye чӣ пешниҳод мекунад?

Арзёбии пешакӣ

Навъи таҳқиқот: Ин PDF таҳқиқоти амнияти киберӣ мебошад, ки ҳамчун arXiv v1 ба назар мерасад ва дар формати ACM CCS 2026 таҳия шудааст. Азбаски ҳуҷҷат ба таври возеҳ собит намекунад, ки нусхаи ниҳоии аз баррасии ҳамтоён гузаштааст, дар ин матн он ҳамчун preprint / лоиҳаи конфронсӣ баррасӣ шудааст.

Соҳа: Амнияти блокчейн, Ethereum, ошкорсозии фишинг, омӯзиши графики замонӣ, омӯзиши контрастивӣ ва омӯзиши мошинӣ.

Эзоҳ дар бораи соҳаи хавфнок: Мавзӯъ ба дороиҳои крипто ва амнияти киберӣ марбут аст. Ин матн тавсияи сармоягузорӣ нест; инчунин набояд танҳо ҳамчун айбдоркунӣ ё далели қатъӣ дар бораи ягон суроға, шахс ё муассиса истифода шавад. Система дар таҳқиқот, тибқи баёни муҳаққиқон, барои сканкунии хавф ва огоҳсозии барвақт пешбинӣ шудааст.

Арзёбии умумӣ: Мақола мекӯшад ҳамлаҳои phishing, яъне фишингро дар Ethereum на танҳо аз рӯи маълумоти алоҳидаи муомила, балки тавассути пайгирии муносибатҳои шабакавие, ки муомилаҳо бо мурури вақт эҷод мекунанд, ошкор кунад. Номи низоми пешниҳодшуда PhishEye аст. Система муомилаҳои Ethereum-ро ба сохтори графикии ба вақт ҳассос, ки навъҳои гуногуни муомиларо аз ҳам ҷудо мекунад, табдил медиҳад; сипас аз ин график намояндагиҳои гиреҳҳо ва канорҳоро омӯхта, суроғаҳо ва муомилаҳои шубҳанокро тасниф мекунад.

Ҳамлаҳои фишингӣ дар экосистемаи Ethereum бар фиреб додани корбарон тавассути пайвандҳои қалбакӣ, мукофотҳои қалбакӣ, маъракаҳои қалбакии airdrop ё экранҳои тасдиқи зараровар асос ёфтаанд. Ҳамлагарон аксар вақт дар муддати кӯтоҳ дороиҳоро аз қурбониёни зиёд ба як суроға ҷамъ мекунанд, сипас онҳоро ба суроғаҳои дигар, биржаҳо, пулҳо ё миксерҳо интиқол медиҳанд, то пайгирӣ душвортар шавад.

Ин таҳқиқот бар он аст, ки ин рафторро на танҳо бо саволи «кадом суроға ба кӣ пул фиристод?», балки бо саволи «ин муомилаҳо бо мурури вақт чӣ гуна намунаи шабакавӣ ба вуҷуд оварданд?» беҳтар фаҳмидан мумкин аст. PhishEye муомилаҳои Ethereum-ро ҳамчун графи бисёрканории гетерогении дорои атрибутҳои замонӣ моделсозӣ мекунад. Ҳамин тавр, интиқолҳои Ether, муомилаҳои FT, интиқолҳои NFT, таъсири мутақобилаи шартномаҳо ва маълумоти вақт дар як сохтори омӯзишӣ якҷоя арзёбӣ мешаванд.

Тибқи натиҷаҳои гузоришшудаи мақола, PhishEye ҳангоми ошкорсозии муомилаҳои фишингӣ ба нишондиҳандаи F1-и %87,23 ва AUC-и %98,43; ҳангоми ошкорсозии ҳисобҳои фишингӣ бошад, ба F1-и %94,19 ва AUC-и %98,03 мерасад. Дар татбиқи воқеӣ гуфта мешавад, ки аз 1 майи соли 2023 то 31 июли соли 2024 2.153 суроғаи фишингӣ ошкор шудааст ва 1.803-тои онҳо пеш аз гузоришҳои оммавӣ муайян шудаанд.

Мушкил дар чист?

Ҳамлаҳои фишингӣ дар Ethereum аз ҳамлаҳои маъмулии веб-фишинг осори дигар мегузоранд. Пас аз фирефта шудани корбар интиқоли дороӣ дар блокчейн сабт шуда, барои ҳама намоён мегардад. Аммо ин намоён будан маънои онро надорад, ки ҳамларо ба осонӣ ошкор кардан мумкин аст. Зеро ҳамлагарон суроғаҳоро зуд иваз мекунанд, дороиҳоро дар муддати кӯтоҳ ба суроғаҳои гуногун мегузаронанд, навъҳои гуногуни token-ро истифода мебаранд ва аксар вақт кӯшиш мекунанд изро тавассути сохторҳои миёнарав, ба монанди биржа, пул ё mixer, пароканда кунанд.

Қисми муҳими равишҳои қаблӣ шабакаи Ethereum-ро ҳамчун графики статикӣ баррасӣ мекунад. Яъне суроғаҳо ва муомилаҳо ҳамчун муносибати собити шабакавии якдафъаина моделсозӣ мешаванд. Аммо маъракаҳои фишингӣ аксар вақт таркишмонанд, кӯтоҳмуддат ва ба вақт ҳассосанд. Суроғаи фишингӣ метавонад дар муддати кӯтоҳ шумораи зиёди воридотро қабул кунад ва баъд маблағҳоро зуд ба суроғаҳои дигар фиристад. Аз ин рӯ, танҳо равиши графики статикӣ метавонад ритми замонии ҳамларо аз даст диҳад.

Мушкилоти дуюме, ки мақола баррасӣ мекунад, якхела набудани муомилаҳои Ethereum мебошад. Интиқоли Ether, интиқоли token-и ERC-20, интиқоли NFT, таъсири мутақобилаи шартномаи интеллектуалӣ ва муомилаи дохилӣ як навъи рафторро ифода намекунанд. PhishEye бо баррасии ин фарқиятҳо ҳамчун навъҳои ҷудогонаи муомила мехоҳад намояндагии ғанитари графикӣ эҷод кунад.

Усул чӣ пешниҳод мекунад?

PhishEye аз чор қадами асосӣ иборат аст:

1. Омода кардани маълумоти муомила: Муомилаҳои Ethereum ҷамъоварӣ шуда, суроғаҳои фиристанда ва қабулкунанда, навъи token, ҳаҷми интиқол, тамғаи вақт, маълумоти gas ва навъи муомила бароварда мешаванд. Муомилаҳои дорои арзиши сифр ё муомилаҳои ба заминаи фишинг иртиботнадошта филтр карда мешаванд.

2. Эҷоди графики замонӣ: Суроғаҳо ҳамчун гиреҳ ва муомилаҳо ҳамчун канорҳои дорои тамғаи вақт моделсозӣ мешаванд. График на танҳо ба саволи «кӣ ба кӣ фиристод?», балки ба саволи «кай, бо кадом дороӣ, бо кадом навъи муомила ва дар доираи кадом муносибат фиристод?» низ ҷавоб медиҳад.

3. Омӯзиши намояндагӣ бо PhishTGL: Система ҷузъҳои temporal encoding, node memory, temporal attention, edge representation learning ва node-level contrastive learning-ро истифода мебарад. Ҳадаф он аст, ки ҳатто ҳангоми кам будани маълумоти тамғагузоришуда рафтори суроғаҳо ва муомилаҳо ба намояндагиҳои вектории маънодор табдил дода шавад.

4. Таснифи фишинг: Намояндагиҳои омӯхташудаи гиреҳҳо ва канорҳо ба таснифгари LightGBM дода мешаванд. Ҳамин тавр, система ҳам муомилаҳои фишингӣ ва ҳам суроғаҳои таҳти назорати фишингро пешгӯӣ мекунад.

Формулаҳо чиро мефаҳмонанд?

Баъзе сатрҳои формулаҳои PDF ҳангоми истихроҷи матн пароканда ба назар мерасанд. Формулаҳои зер бо мутолиаи якҷояи тасвири саҳифа ва матн, то ҳадди имкон бо риояи нишонагузории мақола навишта шудаанд.

1. Таърифи графикии муомилаҳои Ethereum

\[ HTAMG = (\mathcal{V}, \mathcal{E}, X^{\mathcal{V}}, X^{\mathcal{E}}, \mathcal{T}, \mathcal{L}) \]

Дар ин ҷо HTAMG графи бисёрканории гетерогении дорои атрибутҳои замониро ифода мекунад. \(\mathcal{V}\) ҳисобҳои Ethereum, \(\mathcal{E}\) муомилаҳо, \(X^{\mathcal{V}}\) атрибутҳои гиреҳҳо, \(X^{\mathcal{E}}\) атрибутҳои канор/муомила, \(\mathcal{T}\) маълумоти вақт ва \(\mathcal{L}\) тамғаҳои фишингиро намояндагӣ мекунанд.

\[ \mathcal{E}=\{e_1,e_2,\ldots,e_k,\ldots\}, \quad e_k=(v_i,v_j,t_k) \]

Ин формула ҳар муомилаи Ethereum-ро ҳамчун як канор тасаввур мекунад. \(v_i\) суроғаи фиристанда, \(v_j\) суроғаи қабулкунанда ва \(t_k\) вақти муомиларо нишон медиҳанд. Азбаски байни ду суроғаи якхела дар вақтҳои гуногун метавонад зиёда аз як муомила вуҷуд дошта бошад, ин сохтор «графи бисёрканорӣ» номида мешавад.

\[ \mathcal{L} \in \{0,1\}^{(|\mathcal{V}|+|\mathcal{E}|)\times 2} \]

Ин матритсаи тамға нишон медиҳад, ки ҳам суроғаҳо ва ҳам муомилаҳо ба синфи фишингӣ ё ғайрифишингӣ тааллуқ доранд. Яъне масъала танҳо таснифи суроғаҳо нест, балки таснифи муомилаҳоро низ дар бар мегирад.

2. Нормализатсияи майдонҳои рақамӣ

\[ z=\frac{x-\mu}{\sigma} \]

Майдонҳои рақамӣ, ба монанди арзиши муомила ва gas, бо нормализатсияи z-score миқёсбандӣ мешаванд. Дар ин ҷо \(x\) арзиши хом, \(\mu\) миёна ва \(\sigma\) инҳирофи стандартиро ифода мекунанд. Ин амал барои кам кардани таъсири аз ҳад зиёди арзишҳои хеле калон ё хеле хурди рақамӣ ба модел истифода мешавад.

3. Интиқоли вақт ба модел

\[ t \mapsto \Phi_d(t) := \sqrt{\frac{1}{d}}[\cos(\omega_1t), \sin(\omega_1t), \ldots, \cos(\omega_dt), \sin(\omega_dt)] \]

PhishEye вақтро танҳо ҳамчун рақами хом истифода намекунад. Ин формула маълумоти вақтро бо ҷузъҳои синусӣ ва косинусӣ ба намояндагии пайваста ва омӯхташаванда табдил медиҳад. Ҳамин тавр, модел метавонад беҳтар омӯзад, ки муомилаҳо дар чӣ фосилаҳо ва бо чӣ зичии замонӣ рух медиҳанд.

4. Навсозии хотираи гиреҳ ва рафтори гузашта

\[ m_v(t_e)=msg_s(s_v(t_e^-),s_u(t_e^-),\Phi_d(t)(\Delta t),e(v,u,t_e)) \]

\[ m_u(t_e)=msg_d(s_u(t_e^-),s_v(t_e^-),\Phi_d(t)(\Delta t),e(v,u,t_e)) \]

Ҳангоми рух додани муомила барои ҳам суроғаи фиристанда ва ҳам қабулкунанда паём тавлид мешавад. \(s_v(t_e^-)\) ва \(s_u(t_e^-)\) хотираҳои гиреҳро фавран пеш аз муомила нишон медиҳанд. Ҳамин тавр, система рафтори гузаштаи суроғаро дар якҷоягӣ бо муомилаи нав нав мекунад.

\[ \bar{m}_v(t_e)=Agg(m_v(t_1),\ldots,m_v(t_n)), \quad t_1,\ldots,t_n \leq t_e \]

Паёмҳои дар як равзанаи вақтӣ барои як гиреҳ муттаҳид карда мешаванд. Дар мақола гуфта мешавад, ки барои ин муттаҳидсозӣ равиши гирифтани миёна истифода шудааст.

\[ s_v(t_e)=GRU(\bar{m}_v(t_e),s_v(t_e^-)), \quad v \in \{v,u\} \]

GRU, яъне воҳиди такроршавандаи дарвозаӣ, хотираи гиреҳро нав мекунад. Ин имкон медиҳад, ки рафтори фишингӣ на ҳамчун ҳодисаи яклаҳзаина, балки тавассути намунаҳои муомилае, ки бо мурури вақт ташаккул меёбанд, фаҳмида шавад.

5. Муттаҳидсозии гиреҳҳои ҳамсоя тавассути механизми таваҷҷуҳи замонӣ

\[ h_v^l(t)=MultiHeadAtten^l(q_v^l(t),K_v^l(t),V_v^l(t)) \]

Ин формула нишон медиҳад, ки модел ба ҳамсояҳои як суроға вазни яксон намедиҳад. Сохтори Multi-head attention кӯшиш мекунад омӯзад, ки кадом муомилаҳои ҳамсоя вобаста ба вақт ва навъи муносибат муҳимтар буда метавонанд.

\[ q_v^l(t)=[h_0^{(l-1)}(t)\Vert\Phi_d(0)]W_Q \]

\[ K_v^l(t)=[z_1^{(l-1)}(t)\Vert z_{e_1}^{l}(t_1)\Vert\Phi_d(t-t_1)\ldots z_i^{(l-1)}(t)\Vert z_{e_k}^{l}(t_k)\Vert\Phi_d(t-t_i)\ldots]W_K \]

\[ V_v^l(t)=[z_1^{(l-1)}(t)\Vert z_{e_1}^{l}(t_1)\Vert\Phi_d(t-t_1)\ldots z_i^{(l-1)}(t)\Vert z_{e_k}^{l}(t_k)\Vert\Phi_d(t-t_i)\ldots]W_V \]

Ин формулаҳо намояндагиҳои query, key ва value-ро дар механизми таваҷҷуҳ нишон медиҳанд. \(\Vert\) маънои пайвасткунӣ дорад. Модел намояндагиҳои гиреҳҳои ҳамсоя, намояндагиҳои канорҳо ва маълумоти фарқи вақтро якҷоя истифода мебарад.

\[ z_v^l(t)=FFN^{(l)}(z_v^{(l-1)}(t)\Vert h_v^l(t)) \]

Дар ин қадам намояндагии гиреҳ дар қабати қаблӣ бо маълумоти нави аз механизми таваҷҷуҳ гирифташуда муттаҳид мешавад. Натиҷа намояндагии вектории ғанитари суроғаи дахлдор аст.

6. Намояндагии канори муомила

\[ h_{IN(e(v,u,t_e))}^{l}=Agg(\{z_{(v',u,t'_e)}^{l}:\forall u'\in\mathcal{V},e(v',u,t'_e)\in\mathcal{E},t'_e < t_e\}) \]

Ин формула намояндагии муомилаҳои қаблан ба ҳамон суроғаи қабулкунанда расидаро ҷамъ мекунад. Дар ҳамлаҳои фишингӣ ба як суроға дар муддати кӯтоҳ ҷорӣ шудани воридоти зиёд метавонад сигнали муҳим бошад.

\[ h_{uv}^{l}(t_e)=Agg(z_u^l(t_e),z_v^l(t_e)) \]

Ин формула намояндагии суроғаи фиристанда ва қабулкунандаро якҷоя арзёбӣ мекунад. Зеро шубҳанок будани як муомила на танҳо ба фиристанда ё қабулкунанда, балки ба муносибати байни онҳо низ вобаста аст.

\[ z_{e(v,u,t_e)}^l=Agg(z_{e(v,u,t_e)}^{l-1}\Vert h_{uv}(t_e)\Vert h_{IN(e(v,u,t_e))}^{l}) \]

Намояндагии ниҳоии канор тавассути муттаҳид кардани намояндагии қаблии канор, муносибати фиристанда–қабулкунанда ва маълумоти муомилаҳои қаблан ба ҳамон қабулкунанда воридшуда сохта мешавад.

7. Ҳадафи омӯзиши контрастивӣ

\[ \tilde{\mathcal{E}}=\mathcal{E}\circ\mathbf{1}_e \]

\[ \tilde{X}_v=X_v\circ\mathbf{1}_v \]

Модел барои тавлиди ду намуди гуногун аз графики аслӣ баъзе канорҳоро тасодуфан хориҷ карда, баъзе атрибутҳои гиреҳҳоро ниқоб мекунад. Ҳадаф он аст, ки ҳамон гиреҳ дар намудҳои гуногун намояндагии монанд тавлид кунад.

\[ \ell_t(z_i^{g_1},z_i^{g_2})= \log \frac{ e^{\theta_t(z_i^{g_1},z_i^{g_2})/\tau} }{ e^{\theta_t(z_i^{g_1},z_i^{g_2})/\tau} +\sum_k \mathbf{1}_{[k\ne i]}e^{\theta_t(z_i^{g_1},z_k^{g_2})/\tau} +\sum_k \mathbf{1}_{[k\ne i]}e^{\theta_t(z_i^{g_1},z_k^{g_1})/\tau} } \]

Ин формулаи омӯзиши контрастивӣ кӯшиш мекунад намояндагии ҳамон гиреҳро дар ду намуди гуногуни график ба ҳам наздик кунад ва ҳамзамон намояндагиҳои гиреҳҳои гуногунро аз ҳам ҷудо созад. \(\tau\) параметри ҳароратӣ ва \(\theta_t\) холи монандии вобаста ба вақтро ифода мекунад.

\[ \theta_t(z_i^{g_1},z_i^{g_2})=s(p(z_i^{g_1}(t)),p(z_i^{g_2}(t))) \]

Дар ин ҷо \(p(\cdot)\) шабакаи дуқабатаи пешбаранда ва \(s(\cdot)\) монандии косинусӣ байни намояндагиҳои проексияшуда мебошанд.

\[ \mathcal{L}=\frac{1}{2N}\sum_{i=1}^{N}[\ell_t((z_i^{g_1},z_i^{g_2}))+\ell_t((z_i^{g_2},z_i^{g_1}))] \]

Функсияи ҳадафи умумӣ ду намуди графикро ба таври симметрӣ арзёбӣ мекунад. Модел бо оптимизатсияи ин ҳадаф намояндагиҳои гиреҳ ва канорро бидуни вобастагии аз ҳад зиёд ба тамғаҳо меомӯзад.

8. Баъзе хусусиятҳои гиреҳ

\[ aid_v=|e(u,v,t_e)|,\quad aod_v=|e(v,u,t_e)| \]

\(aid_v\) шумораи муомилаҳои воридшаванда ба суроға ва \(aod_v\) шумораи муомилаҳои хориҷшаванда аз суроғаро ифода мекунад.

\[ td_v=aid_v+aod_v \]

Дараҷаи умумӣ зичии умумии муомилаҳои як суроғаро нишон медиҳад.

\[ ivf_v=\sum_{u\in In(N(v))}a_{uv},\quad ovf_v=\sum_{u\in Out(N(v))}a_{vu} \]

Ин формулаҳо ҷараёни арзиши воридшаванда ва хориҷшавандаро ифода мекунанд. Дар суроғаҳои фишингӣ метавонад дар муддати кӯтоҳ воридоти зиёд ва пас аз он хуруҷи зуд мушоҳида шавад.

\[ DTD_v=\frac{D_v}{t_{vn}-t_{v1}} \]

Зичии замонии дараҷа нишон медиҳад, ки муомилаҳо то чӣ андоза дар вақт фишурда шудаанд. Дар маъракаҳои фишингӣ пайдо шудани муомилаҳои зич дар муддати кӯтоҳ аз ин ҷиҳат маънодор аст.

\[ pr_v=\frac{1-d}{|\mathcal{V}|}+d\sum_{u\in N(v)}\frac{pr_u}{aod_v} \]

Ин хусусияти монанди PageRank аҳамияти нисбии суроғаро дар дохили шабака бар асоси сохтори пайвастҳои воридшаванда чен мекунад.

Паёми асосии график, ҷадвал ва схема

Паёми асосии тасвирҳои PDF-ро бидуни нусхабардории мустақим метавон чунин ҷамъбаст кард:

Ҳодисаи намунавӣ дар саҳифаи 3: Нишон дода мешавад, ки як суроғаи фишингӣ дар муддати кӯтоҳ аз қурбониёни сершумор дороиҳои гуногун мегирад ва сипас ин маблағҳоро ба суроғаи дигар интиқол медиҳад. Паёми асосӣ ин аст, ки рафтори фишингӣ на аз як муомилаи ягона, балки аз намунаи ҷамъӣ ва самтдори ҷараёне, ки дар муддати кӯтоҳ ба вуҷуд меояд, фаҳмида мешавад.

Схемаи ҷараёни кор: PhishEye аввал маълумоти муомиларо ҷамъ мекунад, сипас онро ба графики замонӣ табдил медиҳад, баъдан бо PhishTGL омӯзиши намояндагиро анҷом медиҳад ва дар марҳилаи ниҳоӣ суроғаҳо/муомилаҳои фишингиро тасниф мекунад. Яъне система хати «маълумот → график → намояндагӣ → ошкорсозӣ»-ро аз аввал то ба охир пешниҳод мекунад.

Ҷадвали хусусиятҳо: Модел танҳо ба ҳаҷми муомила нигоҳ намекунад. Он 18 хусусияти гуногуни гиреҳ, аз ҷумла дараҷаи воридот/хуруҷ, шумораи умумии муомилаҳо, ҷараёни арзиши воридшаванда–хориҷшаванда, таносуби таъсири мутақобилаи контракт, PageRank, марказияти ҳамсоягӣ ва зичии замониро истифода мебарад.

Ҷадвалҳои иҷроиш: PhishEye бо усулҳое чун DeepWalk, GraphSAGE, TGAT, TTAGN, TGC ва Trans2vec муқоиса мешавад. Паёми умумӣ он аст, ки равиши графики замонӣ ва гетерогенӣ нисбат ба равишҳои статикӣ ё нимадинамикӣ натиҷаҳои мутавозинтар медиҳад.

Графикҳои татбиқи воқеӣ: Гузориш мешавад, ки PhishEye дар шабакаи воқеӣ сатҳи пасттари аз даст рафтани ошкорсозӣ ва сатҳи пасттари ҳушдори бардурӯғро тавлид мекунад. Ин натиҷа нишон медиҳад, ки система на танҳо дар маълумоти лабораторӣ, балки дар ҷараёни зиндаи муомилаҳои Ethereum низ санҷида шудааст.

Ҷадвалҳои ҷараёни маблағ: Гуфта мешавад, ки қисми назарраси маблағҳои фишингии ошкоршуда ба биржаҳои марказонидашуда, хидматҳои mixer, пулҳои cross-chain ва DEX-ҳо интиқол дода шудаанд. Ин нишон медиҳад, ки марҳилаи пинҳон кардан ва паҳн кардани маблағҳо пас аз ҳамла ба андозаи худи ошкорсозӣ муҳим аст.

Таҷрибаҳо чӣ гуна анҷом дода шудаанд?

Муҳаққиқон бо истифода аз 1.000 суроғаи тасдиқшудаи фишингӣ ва 160.658 суроғаи ғайрифишингӣ маҷмӯи додаҳо месозанд. Дар маҷмӯъ 416.541 муомила баррасӣ мешавад. Аз ин муомилаҳо 48.135-то фишингӣ ва 368.406-то ғайрифишингӣ тамғагузорӣ шудаанд.

Ҳангоми сохтани маҷмӯи додаҳо барои эътимоднокии суроғаҳои фишингӣ аз чандин манбаи амнияти Web3, тасдиқи аудитори хавф, гузориши қурбониён ва таҳлили сайтҳои фишингӣ истифода мешавад. Ин равиш ба ҷойи маҷмӯи додаҳои бузургтар, вале пурғавғо, сохтани маҷмӯи тамғаҳои мусбати хурдтар, аммо бо эътимоднокии баландро ҳадаф мегузорад.

Ҳангоми омӯзиши модел барои PhishTGL 2 қабати графикӣ, 8 attention head, хотираи гиреҳи 128-андоза ва намояндагии temporal истифода мешавад. Канорҳои %20 ба таври тасодуфӣ хориҷ карда мешаванд, хусусиятҳои гиреҳҳо %20 ниқоб карда мешаванд. Таснифгари LightGBM барои ҷудо кардани phishing / ғайрифишингӣ бар асоси намояндагиҳои омӯхташуда истифода мешавад.

Таҷрибаҳо танҳо бо ҷудокунии стандартии train-test маҳдуд нестанд. Дар мақола инчунин дар болои суроғаҳои “unseen node”, яъне суроғаҳое, ки ҳангоми омӯзиш ҳеҷ гоҳ дида нашудаанд, санҷиш гузаронида мешавад. Ин муҳим аст, зеро дар ҷаҳони воқеӣ суроғаҳои фишингӣ пайваста тағйир меёбанд ва система бояд суроғаҳоеро низ арзёбӣ кунад, ки қаблан ҳеҷ гоҳ надидааст.

Натиҷаҳо чиро нишон медиҳанд?

Тибқи натиҷаҳои асосии гузоришшудаи мақола, PhishEye ҳангоми ошкорсозии муомилаҳои фишингӣ ба %99,25 precision, %77,81 recall, %87,23 F1 ва %98,43 AUC мерасад. Ҳангоми ошкорсозии ҳисобҳои фишингӣ бошад, %92,24 precision, %96,24 recall, %94,19 F1 ва %98,03 AUC гузориш мешавад.

Дар таҷрибаҳои муқоисавӣ PhishEye, махсусан аз ҷиҳати F1 ва AUC, аз бисёр усулҳои асосӣ ва муосир пеш мегузарад. Ин натиҷа нишон медиҳад, ки модел на танҳо дар ҷанбаи «тавлиди ҳушдорҳои бардурӯғи хеле кам», балки дар гирифтани рафтори фишингӣ низ мутавозинтар кор мекунад.

Дар татбиқи воқеӣ гуфта мешавад, ки система дар байни 1 майи соли 2023 ва 31 июли соли 2024 2.153 суроғаи фишингиро ошкор кардааст. Аз инҳо 1.803-то пеш аз гузоришҳои оммавӣ ошкор шудаанд ва 196 суроға баъдтар аз ҷониби аудиторони хавф ҳамчун шубҳанок тасдиқ шудаанд.

Ҳарчанд ин натиҷаҳо муҳиманд, онҳоро бояд бо эҳтиёт хонд. Ибораи «пешгирии зарари эҳтимолӣ» дар мақола арзёбии муҳаққиқон бар асоси қобилияти огоҳсозии барвақти система мебошад; онро набояд ҳамчун натиҷаи мустақими қатъии молиявӣ ё кафолат тафсир кард.

Ин чаро муҳим аст?

Дар амнияти блокчейн огоҳсозии барвақт ба андозаи таҳлили пас аз ҳамла муҳим мегардад. Зеро ҳангоми анҷом ёфтани интиқол дар ҳамлаҳои фишингӣ баргардонидани дороиҳо аксар вақт душвор мешавад. Агар мунтазир шавем, ки суроға қаблан ҳамчун фишинг гузориш шавад, система баъд аз ҳамла вокуниш нишон медиҳад. Ҳадафи PhishEye бошад, гирифтани намунаҳои хавфноки рафтор пеш аз пайдо шудани гузориши оммавӣ мебошад.

Ин таҳқиқот инчунин нишон медиҳад, ки чаро омӯзиши графикӣ дар соҳаи амният абзори пурқувват аст. Як суроға метавонад дар танҳоӣ безарар намояд; аммо дар муддати кӯтоҳ аз суроғаҳои зиёд воридот гирифтан, дороиҳои навъи муайянро ҷамъ кардан ва баъд онҳоро зуд ба самтҳои гуногун тақсим кардан метавонад сигнали пурқуввати рафторӣ эҷод кунад.

Ҷанбаи муҳими PhishEye дар он аст, ки он муомилаҳои Ethereum-ро ҳамчун як навъи ягонаи интиқоли пул намебинад. FT, NFT, интиқоли Ether ва таъсири мутақобилаи шартномаҳо ҳамчун навъҳои гуногуни муомила баррасӣ мешаванд. Ин фарқият махсусан дар ҳамлаҳои муосири Web3 муҳим аст, зеро ҳамлаҳо на танҳо тавассути интиқоли ETH, балки тавассути тасдиқи NFT, даъвати ERC-20 transferFrom ё ҳаракати чандинкаратаи token низ анҷом ёфта метавонанд.

Нуктаҳои эҳтиёт

1. Хусусияти preprint: Азбаски таҳқиқот ҳамчун arXiv v1 пешниҳод шудааст, натиҷаҳои он набояд мисли нусхаи ниҳоии аз баррасии ҳамтоён гузашта қатъӣ қабул карда шаванд.

2. Хавфи мусбати бардурӯғ: Суроғаҳои блокчейн тахаллусӣ мебошанд. Шубҳанок нишон дода шудани як суроға аз ҷониби система худ аз худ маънои айбдоркунии қатъии шахс ё муассисаи воқеиро надорад.

3. Норасоии маълумоти off-chain: Система асосан ба сабтҳои on-chain-и муомила такя мекунад. Агар сигналҳои берун аз занҷир, ба монанди сайтҳои фишингӣ, маъракаҳои шабакаҳои иҷтимоӣ, пайвандҳои Discord ё интерфейсҳои қалбакӣ, мустақиман ба модел ворид карда нашаванд, баъзе заминаҳо метавонанд нопурра монанд.

4. Сифати тамғаҳо: Гарчанде тамғаҳои фишингӣ бодиққат тасдиқ шудаанд, дар ин соҳа мутлақ будани эътимод душвор аст. Техникаҳои нави ҳамла, тағйири суроғаҳо ва ҷараёнҳои мураккаби маблағ метавонанд боиси баъзе хатоҳо шаванд.

5. Ҳадафи амниятӣ: Ин муҳтаво барои иттилоърасонии амниятӣ пешбинӣ шудааст. Он набояд танҳо барои ягон муомилаи дороии крипто, қарори сармоягузорӣ ё амали ҳуқуқӣ истифода шавад.

Хулоса

Таҳқиқоти PhishEye намунаи қавӣ пешниҳод мекунад, ки нишон медиҳад равишҳои графикии статикӣ дар ошкорсозии фишингии Ethereum метавонанд маҳдуд бошанд. Азбаски рафтори ҳамлагарон аксар вақт бо мурури вақт ташаккул меёбад, моделсозии муомилаҳо ҳамчун графики замонӣ ва гетерогенӣ метавонад маънодортар бошад.

Саҳми асосии мақола пешниҳод кардани сохторест, ки муомилаҳои Ethereum-ро на танҳо ҳамчун пайвасти байни суроғаҳо, балки якҷо бо вақт, навъи муомила, навъи token, хусусиятҳои гиреҳ, хусусиятҳои канор ва хотираи рафтори гузашта меомӯзад. Модели PhishTGL барои кам кардани вобастагии аз ҳад зиёд ба маълумоти тамғагузоришуда аз омӯзиши контрастивӣ истифода мебарад; LightGBM бошад таснифи ниҳоиро бар асоси намояндагиҳои омӯхташуда анҷом медиҳад.

Гарчанде натиҷаҳо умедбахш ба назар мерасанд, эҳтимоли тавлиди мусбатҳои бардурӯғ аз ҷониби система, норасоии заминаи off-chain ва хусусияти preprint бояд ба назар гирифта шаванд. Барои хонандаи Verianla ҷиҳати омӯзишии муҳимтарини ин таҳқиқот чунин аст: таҳлили амният дар блокчейн на танҳо бо нигоҳ кардан ба муомилаҳои алоҳида, балки бо дарки намунаҳои муносибатие, ки муомилаҳо бо мурури вақт эҷод мекунанд, қавитар мешавад.

Ёддошт дар бораи манбаъ ва усул

Ин матн бар асоси PDF-и академии дорои унвони “Phishing Detection in Ethereum via Temporal Graph Contrastive Learning” ҳамчун муҳтавои таҳририи мустақили туркӣ таҳия шудааст. Матн тарҷумаи айнан нест; масъала, усул, формулаҳо, таҷрибаҳо, ҷадвалҳо, маҳдудиятҳо ва ёддоштҳои ахлоқии мақола бо соддасозӣ шарҳ дода шудаанд.

Ёддошти иттилоотӣ ва ислоҳ

Ин муҳтаво дар асоси тадқиқоти академии дахлдор ва бо истифода аз абзорҳои ёрирасони зеҳни сунъӣ омода шудааст. Ҳадаф ба шакли фаҳмотар ва дастрас пешниҳод кардани мавзӯи асосӣ, усул ва натиҷаҳои тадқиқот мебошад.

Ҳарчанд ҳангоми омода кардани муҳтаво ба риояи манбаи аслӣ таваҷҷуҳ шудааст, дар раванди тавлиди муҳтаво бо ёрии зеҳни сунъӣ метавонад хатои маъноӣ, баёнӣ, тарҷумавӣ ё тафсирӣ рух диҳад. Агар хатои илмӣ, техникӣ ё матниро ошкор кунед, метавонед тавассути info@verianla.com.tr ба мо хабар диҳед. Мавридҳои гузоришшуда баррасӣ шуда, ислоҳҳои зарурӣ ворид карда мешаванд.

Илова бар ин, муаллиф, соҳиби ҳуқуқ ё намояндаи ваколатдори мақолае, ки тадқиқоташ дар Verianla ҷой дода шудааст, метавонад ҳазфи муҳтавои дахлдорро дархост кунад. Барои дархости ҳазф фиристодани пайванди мақола ва шарҳи кӯтоҳи дархост ба info@verianla.com.tr кофист. Пас аз баррасии дархост чораҳои зарурӣ андешида мешаванд.

Verianla ҳадафи иваз кардани тадқиқоти академиро надорад; ҳадафи он мусоидат ба фаҳмиши муҳтавои илмӣ аз ҷониби доираи васеи хонандагон аст. Барои арзёбиҳои академӣ ё касбӣ ҳамеша такя ба манбаи аслии тадқиқот тавсия дода мешавад.

Мубодила: