LGBM: a machine learning approach for Ethereum fraud detection

计算机科学 机器学习 梯度升压 随机森林 人工智能 Boosting(机器学习) 感知器 网络钓鱼 多层感知器 数据库事务 数据挖掘
作者
Rabia Aziz,Mohammed Farhan Baluch,Sarthak Patel,Abdul Hamid Ganie
出处
期刊:International journal of information technology [Springer Nature]
标识
DOI:10.1007/s41870-022-00864-6
摘要

Ethereum is a software platform that uses the concept of blockchain and decentralizes data by distributing copies of smart contracts to thousands of individuals worldwide. Ethereum, as a currency, is utilized to exchange value worldwide in the absence of a third party to monitor or intervene. However, as online commerce grows, a slew of fraudulent activities, such as money laundering, bribery, and phishing, emerge as the primary threat to trade security. This paper proposes Light Gradient Boosting Machine (LGBM) approach for accurately detecting fraudulent transactions. It also examines different models such as Random Forest (RF), Multi-Layer Perceptron (MLP), etc., based on machine learning and soft computing algorithm for classifying Ethereum fraud detection dataset with limited attributes and compares their metrics with the LGBM approach. A comparative study of scores of bagging models is presented to know the applicability of the proposed approach. The light gradient boosting machine (LGBM) algorithms and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) demonstrate the highest accuracies, while LGBM shows slightly better performance with 98.60% for the stated dataset scenarios. Further optimizing the LGBM with hyper-parameter tuning, an accuracy of 99.03% is achieved.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
yang完成签到,获得积分10
刚刚
Minicoper发布了新的文献求助10
1秒前
快乐丸子完成签到,获得积分10
2秒前
简单而复杂完成签到,获得积分10
2秒前
大橙子发布了新的文献求助10
6秒前
张牧之完成签到 ,获得积分10
8秒前
冷冷暴力完成签到,获得积分10
10秒前
YYY完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
gujian完成签到 ,获得积分10
13秒前
帅气的秘密完成签到 ,获得积分10
14秒前
自然函发布了新的文献求助10
18秒前
冰冰双双完成签到,获得积分10
18秒前
开心夏旋完成签到 ,获得积分0
20秒前
我要读博士完成签到 ,获得积分10
23秒前
活泼的大船完成签到,获得积分10
23秒前
AFF完成签到,获得积分10
24秒前
25秒前
无私小小完成签到,获得积分10
26秒前
随心所欲完成签到 ,获得积分10
27秒前
润润轩轩完成签到 ,获得积分10
28秒前
CodeCraft应助大橙子采纳,获得10
28秒前
ZR完成签到,获得积分10
29秒前
magictoo完成签到,获得积分10
29秒前
陈昊发布了新的文献求助10
30秒前
zhangliangfu完成签到 ,获得积分10
30秒前
金石为开完成签到,获得积分10
30秒前
王QQ完成签到 ,获得积分10
32秒前
唐唐完成签到 ,获得积分10
36秒前
最棒哒完成签到 ,获得积分10
36秒前
鸣鸣完成签到,获得积分10
37秒前
123321完成签到 ,获得积分10
38秒前
卓若之完成签到 ,获得积分10
39秒前
苯二氮卓完成签到,获得积分10
40秒前
温暖完成签到 ,获得积分10
42秒前
mojomars完成签到,获得积分10
42秒前
时尚雨兰完成签到,获得积分0
43秒前
一叶知秋完成签到,获得积分10
45秒前
叶123完成签到,获得积分10
46秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038128
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575831
关于积分的说明 11373827
捐赠科研通 3305610
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022