[논문 리뷰] Unveiling the Risks of NFT Promotion Scams

Sayak Saha Roy, Dipanjan Das외 4명|arXiv (Cornell University)|2023. 01. 24.

Cybercrime and Law Enforcement Studies인용 수 8

한 줄 요약

논문은 439개의 Twitter 프로모션 계정이 823개의 NFT 프로젝트를 홍보하는 것을 종단적으로 분석하고, 그 중 36% 이상이 사기였으며, 382개의 새로운 사기 프로젝트를 식별한 ML 감지기를 개발하고, 사기 방지 조치와 재정적 영향력을 평가합니다.

ABSTRACT

The rapid growth in popularity and hype surrounding digital assets such as art, video, and music in the form of non-fungible tokens (NFTs) has made them a lucrative investment opportunity, with NFT-based sales surpassing $25B in 2021 alone. However, the volatility and general lack of technical understanding of the NFT ecosystem have led to the spread of various scams. The success of an NFT heavily depends on its online virality. As a result, creators use dedicated promotion services to drive engagement to their projects on social media websites, such as Twitter. However, these services are also utilized by scammers to promote fraudulent projects that attempt to steal users' cryptocurrency assets, thus posing a major threat to the ecosystem of NFT sales. In this paper, we conduct a longitudinal study of 439 promotion services (accounts) on Twitter that have collectively promoted 823 unique NFT projects through giveaway competitions over a period of two months. Our findings reveal that more than 36% of these projects were fraudulent, comprising of phishing, rug pull, and pre-mint scams. We also found that a majority of accounts engaging with these promotions (including those for fraudulent NFT projects) are bots that artificially inflate the popularity of the fraudulent NFT collections by increasing their likes, followers, and retweet counts. This manipulation results in significant engagement from real users, who then invest in these scams. We also identify several shortcomings in existing anti-scam measures, such as blocklists, browser protection tools, and domain hosting services, in detecting NFT-based scams. We utilized our findings to develop a machine learning classifier tool that was able to proactively detect 382 new fraudulent NFT projects on Twitter.

연구 동기 및 목표

• Twitter의 NFT 프로모션이 사기성 프로젝트의 참여를 어떻게 부풀리는지 특성화합니다.
• 기존의 사기 방지 조치(블록리스트, 브라우저 보호, 호스팅)가 NFT 사기에 대해 얼마나 효과적인지 평가합니다.
• 블록체인 트랜잭션 추적을 통해 홍보된 NFT 사기의 재정적 영향을 정량화합니다.
• Twitter에서 사기성 NFT 프로젝트를 선제적으로 탐지하기 위한 머신러닝 분류기를 개발하고 평가합니다.

제안 방법

• 프로필 키워드 분석과 대다수 팔로워 수를 통해 NFT 프로모oter 계정을 식별합니다.
• 2022년 6–8월 동안의 홍보 트윗 및 홍보된 NFT 프로젝트를 수집하고 라벨링합니다.
• 행동 및 웹사이트 분석에 기반해 사기 프로젝트를 피싱, Rug Pull, 또는 pre-mint로 수동 라벨링합니다.
• 여러 임계값에서 Botometer를 사용해 팔로워, 리트윗, 좋아요 등의 참여 지표 및 봇 활동을 추적합니다.
• Google Safe Browsing, APWG, PhishTank, OpenPhish, 및 VirusTotal에서의 탐지를 확인하여 사기 방지 도구 커버리지를 평가합니다.
• 공격자 지갑으로의 재정적 이체를 정량화하기 위해 블록체인 트랜잭션을 추적합니다.
• ML 학습을 위한 DNS-twist 기반 및 NFT 특화 URL 탐색을 결합한 실제 피싱 URL 데이터셋을 구축합니다.
• 피싱 URL 탐지를 위한 ML 모델(의사결정트리, 로지스틱 회귀, SVM, 랜덤포레스트)을 학습·평가하고, 최종적으로 랜덤포레스트를 최적으로 선정합니다.

Figure 1: Example of a promotion tweet shared by an NFT promoter account advertising a sweepstake competition for a period of one day. Users who retweet this tweet and follow the tagged NFT project have a chance to win $1.45J$ (million) worth of a cryptocurrency token worth $100

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RQ1: Twitter에서 프로모션을 운영하는 사기 NFT 계정의 특징과 가시성은 무엇입니까?
• RQ2 RQ2: 이러한 공격을 탐지하는 데 일반적으로 사용되는 사기 방지 조치의 효과는 어느 정도인가요?
• RQ3 RQ3: 이 사기의 재정적 영향은 어느 정도인가요?

주요 결과

• 홍보된 NFT 프로젝트의 36% 이상이 사기였다(피싱, Rug Pull, pre-mint).
• 프로모션에 관여하는 계정의 대다수는 참여를 부풀리고 팔로워를 늘리는 봇이다.
• 홍보된 사기 중 상당 부분이 제거(18.1%)되거나 정지(8.9%)되었으며, 다수는 합법적인 컬렉션을 모방하고 있다.
• 봇은 홍보 및 이후 실제 사용자 참여에 크게 기여하여 재정 손실을 유발할 수 있다.
• 사기 방지 조치(블록리스트, 브라우저 보호)가 NFT 기반 사기를 탐지하는 데 격차를 보인다.
• ML 분류기가 피싱 URL 탐지에서 0.97의 정확도, 0.95의 정밀도, 0.98의 재현율을 달성했고, 주요 특징으로는 Etherscan/컨트랙트 확인 및 Twitter 지표가 포함됩니다.
• 프로모션 활동과 이후 지갑 상호작용 간의 일대다 관계가 관찰되어 사기가 실제 자금을 유인할 수 있습니다.

Figure 2: Cumulative distribution of followers gained by Active, Removed, and Suspended NFT accounts that were promoted.