Betrugserkennung in dezentraler Finanzen mit maschinellem Lernen

Seit Bitcoin 2008 eingeführt wurde, hat sich gezeigt, dass die Blockchain-Technologie genutzt werden kann, um ein Finanzsystem zu schaffen, das nicht auf vertrauenswürdige Zwischenhändler angewiesen ist. Das hat die Entwicklung der dezentralen Finanzen (DeFi) ermöglicht. In DeFi können Nutzer verschiedene Finanzdienstleistungen wie Kredite, Handel und Investitionen auf einer Blockchain nutzen, ohne Banken oder Broker zu benötigen. Allerdings gibt es neben vielen Chancen in DeFi auch erhebliche Risiken, insbesondere im Hinblick auf Betrug und böswillige Aktivitäten.

#Der Bedarf an Betrugserkennung

Mit dem Wachstum von DeFi gab es auch einen Anstieg finanzieler Kriminalität. Es ist wichtig, schädliche Akteure frühzeitig zu erkennen, um die Sicherheit und Integrität des Finanzsystems zu gewährleisten. Die Betrugserkennung in diesem Bereich kann helfen, die Gelder der Nutzer zu schützen und die Vertrauenswürdigkeit von DeFi-Plattformen zu verbessern.

#Einsatz von maschinellem Lernen zur Betrugserkennung

In diesem Papier wird eine Möglichkeit vorgestellt, Maschinelles Lernen zur Betrugserkennung im Bereich der dezentralen Finanzen zu nutzen. Maschinelles Lernen kann riesige Datenmengen analysieren und Muster identifizieren, die auf böswilliges Verhalten hindeuten könnten. Durch das Training von Algorithmen mit einem Datensatz von Transaktionen können diese Modelle lernen, verdächtige Aktivitäten zu erkennen.

#Datensammlung und Merkmale

Um ein effektives Betrugserkennungssystem zu entwickeln, sammelten die Forscher eine grosse Menge an Daten. Sie konzentrierten sich auf wichtige DeFi-Protokolle und sammelten Transaktionen von über 23 Plattformen im Zeitraum von Mai 2019 bis März 2023. Das führte zu über 54 Millionen Transaktionen, die mit ungefähr 550.000 einzigartigen Adressen verknüpft waren.

Die Merkmalsauswahl ist entscheidend für den Erfolg des maschinellen Lernens. Die Forscher sammelten eine Reihe von Merkmalen, die auf dem Transaktionsverhalten der Nutzer basierten. Dazu gehörten sowohl traditionelle Transaktionsmerkmale als auch spezifische Merkmale im Zusammenhang mit DeFi-Aktivitäten. Ziel war es, einen robusten Datensatz zu erstellen, der helfen kann, böswillige Konten zu identifizieren.

#Umgang mit unausgewogenen Daten

Eine Herausforderung bei der Betrugserkennung ist die unausgewogene Natur der Daten. Es gibt deutlich mehr legitime Konten als betrügerische. Um damit umzugehen, verwendeten die Forscher Techniken wie SMOTE, die helfen, den Datensatz auszugleichen, indem synthetische Beispiele der Minderheitsklasse (betrügerische Konten) erstellt werden.

#Algorithmen des maschinellen Lernens

Die Forscher setzten verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens ein, um die Transaktionen zu klassifizieren. Fünf verschiedene Modelle wurden getestet: Logistische Regression, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), XGBoost und ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN). Jedes Modell wurde anhand seiner Leistung mit Standardmetriken wie Präzision, Rückruf und F1-Score bewertet.

#Experimentelle Ergebnisse

Die Ergebnisse zeigten, dass alle Modelle gut darin waren, legitime Konten zu identifizieren. Es gab jedoch erhebliche Unterschiede in der richtigen Identifizierung betrügerischer Konten. Unter den getesteten Modellen stachen XGBoost und das neuronale Netzwerk hervor und erzielten hohe Werte bei sowohl Präzision als auch Rückruf. Das zeigt, dass sie effektiv im Erkennen böswilliger Aktivitäten waren, während falsche Positive minimiert wurden.

Die Einführung von DeFi-bezogenen Merkmalen verbesserte die Modellleistung erheblich. In vielen Fällen lieferten diese Merkmale wichtige Kontexte, die halfen, böswillige Akteure genauer zu identifizieren.

#Bedeutung der Merkmale

Die Analyse der Wichtigkeit der Merkmale zeigte, dass die DeFi-bezogenen Merkmale einen signifikanten Beitrag zur Effektivität der Modelle leisteten. Traditionelle Transaktionsmerkmale waren ebenfalls wertvoll, aber die DeFi-bezogenen Merkmale lieferten zusätzliche Einblicke, die nicht sofort klar waren. Das deutet darauf hin, dass die Einbeziehung eines breiteren Satzes von Merkmalen die Betrugserkennungssysteme verbessern kann.

#Lektionen und zukünftige Arbeiten

Die Anwendung von maschinellem Lernen zur Betrugserkennung in DeFi ist ein vielversprechendes Vorhaben. Die Forschung bestätigt, dass neue Merkmale, die aus DeFi-Aktivitäten abgeleitet sind, die Klassifizierung verbessern helfen. Die Fähigkeit, betrügerische Konten zu klassifizieren und zu erkennen, kann letztlich das Vertrauen der Nutzer in Dezentrale Finanzen stärken.

Es gibt noch Arbeit zu tun. Zukünftige Forschungen könnten fortgeschrittenere Methoden des maschinellen Lernens erkunden, einschliesslich potenzieller Ansätze des tiefen Lernens. Ausserdem planen die Forscher, weitere Vorverarbeitungstechniken und laufende Verbesserungen zu betrachten, die die Gesamtwirksamkeit des Systems steigern könnten.

#Fazit

Die Schnittstelle zwischen Blockchain und Finanztechnologie bietet sowohl Chancen als auch Herausforderungen. Während die dezentralen Finanzen neue Wege für Nutzer eröffnet haben, haben sie auch böswillige Akteure angezogen, die versuchen, Schwachstellen auszunutzen. Durch den Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens können wir diese Bedrohungen besser identifizieren und verstehen.

Diese Arbeit zeigt, dass es möglich ist, ein System zu schaffen, das nicht nur Betrug erkennt, sondern sich auch anpasst und verbessert, indem neue Daten und Merkmale integriert werden. Während DeFi weiter wächst, werden Bemühungen zur Betrugserkennung entscheidend sein, um sicherzustellen, dass dieses Finanzmodell sich sicher und geschützt entwickeln kann.