Mặc dù Ethereum đã hoạt động tốt trong đổi mới blockchain, nhưng bản chất mở và ẩn giấu của nó cũng tạo cơ hội cho bọn tội phạm lợi dụng nó. Dữ liệu đang ở trước mắt chúng ta: tính đến nửa đầu năm ngoái, khoản lỗ tích lũy của gian lận ICO và gian lận trực tuyến lên tới 225 triệu đô la và số tiền liên quan đến những giao dịch bất thường đó vào năm 2022 thậm chí còn đáng sợ hơn - 23,8 tỷ đô la.

Làm thế nào để bù đắp cho một lỗ đen lớn như vậy? Phương pháp chú thích thủ công truyền thống từ lâu đã không thể chịu đựng được và chú thích dữ liệu bị hạn chế, tốn kém và khó mở rộng quy mô. May mắn thay, đã có những đột phá trong công nghệ máy học không giám sát trong những năm gần đây, mang lại những ý tưởng mới để phát hiện rủi ro giao dịch.

**Làm thế nào để bắt đầu? Làm thẳng dữ liệu trước**
Bước đầu tiên trong việc phát hiện các giao dịch bất thường là cấu trúc dữ liệu giao dịch khổng lồ của Ethereum. Lấy các bản ghi giao dịch lịch sử từ các nguồn dữ liệu trên chuỗi, sau đó xây dựng một mạng lưới đa giao dịch có trọng số. Nói một cách đơn giản, các nút trong biểu đồ là mỗi tài khoản và các cạnh đại diện cho luồng giao dịch và trọng số được xác định bởi số tiền giao dịch và dấu thời gian. Ưu điểm của thiết kế này là nó có thể nhìn thấy cả mối tương quan giữa các tài khoản và các đặc điểm không gian-thời gian của giao dịch. Ví dụ: tổng hợp giao dịch giá trị lớn tần suất cao có thể là một mô hình Ponzi và các giao dịch nhỏ phi tập trung có thể liên quan đến các cuộc tấn công bụi.

**Sau đó, sử dụng chuyển đổi đồ thị kép để đào sâu các tính năng**
Các mối quan hệ giao dịch trong các mạng giao dịch nguyên thủy thường không rõ ràng, vì vậy các nhà nghiên cứu đã đưa ra ý tưởng về chuyển đổi đồ thị kép: coi mỗi giao dịch như một nút độc lập và thiết lập kết nối giữa các giao dịch trong các tài khoản dùng chung. Bằng cách này, mối tương quan gián tiếp giữa các giao dịch trở nên rõ ràng và nhiều chuỗi mối quan hệ vô hình trước đây có thể được đào lên.