Kort efter dess införande i 2009, Bitcoin har antagits av it-brottslingar, som förlitar sig på sin pseudonymitet för att genomföra praktiskt taget ospårbara bedrägerier. En av de typiska bedrägerier som fungerar på Bitcoin är de så kallade Ponzi system. Dessa är bedrägliga investeringar som återbetalar användare med de medel som investeras av nya användare som ansluter sig till systemet, och implodera när det inte längre är möjligt att hitta nya investeringar. Trots att Ponzi-projekten är olagliga i många länder ökar de nu på Bitcoin, och de fortsätter att locka nya offer, som plundras på miljontals dollar. Vi använder data mining tekniker för att upptäcka Bitcoin adresser relaterade till Ponzi system. Vår utgångspunkt är en datauppsättning av funktioner i verkliga Ponzi system, som vi konstruerar genom att analysera, på Bitcoin blockchain, de transaktioner som används för att utföra bedrägerier. Vi använder denna datauppsättning för att experimentera med olika algoritmer för maskininlärning, och vi bedömer deras effektivitet genom standard valideringsprotokoll och prestandamått. Den bästa av de klassificeringar vi har experimenterat kan identifiera de flesta av Ponzi system i datasetet, med ett lågt antal falska positiva.
Nyligen, Bartoletti et al. REF föreslog ett tillvägagångssätt för datautvinning för att upptäcka Bitcoin-adresser som är involverade i Ponzi-system.
Data Mining for Detecting Bitcoin Ponzi Schemes
{'venue': '2018 Crypto Valley Conference on Blockchain Technology (CVCBT)', 'journal': '2018 Crypto Valley Conference on Blockchain Technology (CVCBT)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}