[논문 리뷰] Hybrid Cryptocurrency Pump and Dump Detection

Hadi Mansourifar, Lin Chen외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 03. 14.

Advanced Malware Detection Techniques참고 문헌 16인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 거래소의 암호화폐 시장에서 거리 기반 및 밀도 기반 이방성 탐지 기법을 융합한 하이브리드 펌프 앤 덤프 탐지 방법을 제안한다. 거리 측정의 자동 임계값 설정과 새로운 밀도 스코어를 도입하여 주요 거래 쌍에서 이방성 가격 조작을 탐지하는 데 있어 단일 방법보다 뛰어난 성능을 달성한다.

ABSTRACT

Increasingly growing Cryptocurrency markets have become a hive for scammers to run pump and dump schemes which is considered as an anomalous activity in exchange markets. Anomaly detection in time series is challenging since existing methods are not sufficient to detect the anomalies in all contexts. In this paper, we propose a novel hybrid pump and dump detection method based on distance and density metrics. First, we propose a novel automatic thresh-old setting method for distance-based anomaly detection. Second, we propose a novel metric called density score for density-based anomaly detection. Finally, we exploit the combination of density and distance metrics successfully as a hybrid approach. Our experiments show that, the proposed hybrid approach is reliable to detect the majority of alleged P & D activities in top ranked exchange pairs by outperforming both density-based and distance-based methods.

연구 동기 및 목표

• 성장하는 암호화폐 시장에서 스캠러들이 점점 더 악용하는 펌프 앤 덤프 스킴을 탐지하는 데 도전하는 것.
• 다양한 시장 맥락에 일반화되지 못하는 기존 이방성 탐지 방법의 한계를 극복하는 것.
• 더 높은 탐지 정확도를 위해 거리 및 밀도 메트릭을 융합한 견고한 하이브리드 탐지 프레임워크를 개발하는 것.
• 시간 시리즈 이방성 탐지에 특화된 새로운 자동 임계값 설정 및 밀도 스코어링 메커니즘을 도입하는 것.

제안 방법

• 가격 시간 시리즈의 통계적 성질을 활용해 거리 기반 이방성 탐지에 대한 자동 임계값 설정 방법을 제안한다.
• 지역적 데이터 포인트의 밀도를 정량화하기 위해 새로운 메트릭인 '밀도 스코어'를 도입한다. 이는 집중된 이방성 행동 탐지에 기여한다.
• 거리 스코어와 밀도 스코어를 융합하여 하이브리드 탐지 모델을 구성함으로써 민감도와 특이도를 향상시킨다.
• 주요 거래소의 상위 암호화폐 거래 쌍에서의 역사적 가격 데이터에 하이브리드 모델을 적용한다.
• 이방성 스코어 이전에 시간 시리즈 데이터를 전처리하기 위해 z-스코어 정규화와 슬라이딩 윈도우 기법을 사용한다.
• 거리 스코어와 밀도 스코어를 통합하여 통합 이방성 스코어를 만드는 가중치 융합 전략을 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자동 임계값 설정 방법이 암호화폐 가격 시간 시리즈에서 거리 기반 이방성 탐지의 신뢰성 향상에 기여할 수 있는가?
• RQ2 새로운 밀도 스코어 메트릭이 집중된 가격 변동에서 펌프 앤 덤프 패턴 탐지에 효과를 발휘할 수 있는가?
• RQ3 거리 메트릭과 밀도 메트릭을 융합하면 단독으로 사용할 경우보다 더 나은 탐지 성능을 낼 수 있는가?
• RQ4 실제 세계의 펌프 앤 덤프 사례를 식별하는 데 있어 이 하이브리드 접근법은 최신 기술 수준의 방법과 비교해 어떻게 성과를 내는가?

주요 결과

• 제안된 하이브리드 방법은 여러 상위 암호화폐 쌍에서 펌프 앤 덤프 활동 탐지에 있어 단일 거리 기반 및 밀도 기반 방법보다 뛰어난 성능을 보였다.
• 제안된 자동 임계값 설정 방법은 수동 튜닝을 줄이고 이방성 탐지의 일관성을 향상시켰다.
• 밀도 스코어는 특히 고주기 거래 환경에서 국소적 가격 조작 패턴을 효과적으로 포착했다.
• 실제 거래소 데이터에서 기준 방법 대비 더 높은 F1-스코어와 낮은 가짜 양성 비율을 달성했다.