基于欠采样和源代码图表征的以太坊庞氏骗局检测

针对目前以太坊庞氏骗局检测中存在的数据类别不平衡,特征来源单一和不能完整表达智能合约的语义语法关系和程序依赖关系等相关问题,提出了一种基于欠采样和源代码图表征的以太坊庞氏骗局检测方法。该方法利用Levenshtein算法计算训练集中多数类智能合约之间的距离,进而通过K-Means算法对多数类智能合约进行聚类,有选择地丢弃多数类合约,保证了训练集骗局合约和正常合约的类别相对平衡,提高了分类器对异常合约的敏感程度;针对庞氏骗局合约的代码特征改进了构图算法,通过剔除冗余特征,添加新的核心节点来解构智能合约的语义语法信息和程序依赖关系,使得神经网络更容易捕获和学习骗局合约的行为特征和资金流向模式。在XBlock数据集上进行了实验,结果表明本文提出的方法在保证精度的同时,召回率达到98%,优于现有方法。

基于深度神经网络的庞氏骗局合约检测方法

区块链技术的发展吸引了全球投资者的目光。目前,有数以万计的智能合约部署在以太坊上。在给金融、溯源等诸多行业带来颠覆性的创新之余,以太坊上的部分智能合约含有诸如庞氏骗局等欺诈形式,给全球投资者造成了数百万美元的损失。但是,目前针对互联网金融背景下庞氏骗局的定量识别方法较少,针对以太坊上庞氏骗局合约检测的研究较少,且检测精度有进一步提高的空间,文中提出基于深度神经网络的庞氏骗局合约检测方法。该方法提取出智能合约中有助于识别庞氏骗局的特征,如智能合约的操作码特征和账户特征,形成数据集,而后在数据集上训练模型,在测试集上检测性能。实验结果表明,基于深度神经网络的庞氏骗局合约检测方法具有99.6%的查准率和96.3%的查全率,均优于现有方法。

解读互联网金融中的“庞氏骗局”或“跑路公司”——以“e租宝”和“中晋系”事件为例

互联网金融一般包括三个部分:(1)互联网银行。如"蚂蚁金服",是属于"供应链金融模式"的互联网银行。它推出的"余额宝"相当于互联网银行的活期存款、"招财宝"相当于互联网银行的定期存款。(2)P2P平台。即个体网络借贷平台,是指个体和个体之间通过互联网平台实现直接借贷的新型债权投融资形式。该新型金融平台较为便利地为融资提供方和融资方提供透明、直接而安全的小额信贷交易,即以网络的形式直接进行资金的买卖。(3)互联网众筹项目平台。向网友发布筹款项目并募集资金的游戏模式,即在互联网上进行团购+预购的形式,向大众募集项目资金的模式。项目发起人往往是需要资金的创意人或小微企业的创业人,以项目发起人的身份号召大众筹资。公众出资人往往是互联网用户,他们在网上进行小额投资于感兴趣的项目,每个出资人都可能成为"天使投资人"。我国互联网金融发展迅猛的同时,伴随着"庞氏骗局"或"跑路公司"的现象严重。"e租宝"和"中晋系"事件的发生,给广大投资者造成的损失是非常惨痛的。因此,规范化管理和出台相关法律法规是迫在眉睫亟待解决的问题。

面向区块链平台的庞氏骗局模式检测方法

区块链技术的出现给各行各业带来了新的变革,同时也给诈骗提供了新的平台。作为金融诈骗的代表形式——庞氏骗局借助智能合约在二代区块链上给人们制造了巨大的损失,这不仅影响区块链技术的发展,同时也在一定程度上扰乱了正常的社会经济秩序,因此,对借助区块链技术实施庞氏骗局的相关平台进行监管势在必行。该文选取区块链平台以太坊作为研究对象,设计了一种基于智能合约混合特征的庞氏骗局检测算法。首先根据交易主体间的关联特征判断其是否符合庞氏骗局中回报不公平的金字塔交易形式,提取智能合约交易特征;其次根据智能合约的操作代码在庞氏骗局合约和其他合约出现频率设计了一种新的ITF算法,提取区分庞氏骗局智能合约的操作码特征;最后采用Catboost集成学习算法来训练庞氏骗局检测模型,算法强调多个特征之间的联系,并解决检测算法训练过程中梯度偏差以及预测偏移问题。与其他算法相比,该算法在庞氏骗局检测上具有较高的准确率(精确率=0.89、召回率=0.78、F1值=0.82)。

从庞氏骗局看中国影子银行体系的治理对策

随着后金融危机时代的到来,中国的实体经济出现全面下滑,虽然国家相继出台政策调控,但实体企业融资难问题仍然突出。而同时金融市场理财产品、信托等影子银行体系日渐壮大,市场对于以理财产品为代表的影子银行是否是庞氏骗局的争论也越发激烈,从当前的情况看,中国的影子银行与欧美相比有许多本质不同,更像是以银行的影子而存在。当前必须正确看待影子银行在经济发展中的利弊作用,通过加强金融监管和积极监控引导,来促进资产证券化和商业银行的经营转型,更好地促进实体经济发展。

泛亚危机:400亿的“庞氏骗局”?

一年来,上海的张宁海一直忧心忡忡。 铟的价格又跌了。在过去的一年里,铟价从502万元/吨跌至180万元/吨,而且似乎仍没有止跌的迹象。 大约两年前,张宁海投资了100万元购买昆明泛亚有色金属交易所（下称“泛亚”）一款叫“日金宝”的资金受托产品时,他还不知道铟是做什么的。如今他被告知,这100万元拿不回来了,或许会代之以一堆他从未见过的铟。

从庞氏骗局视角看中国影子银行体系治理对策

随着后金融危机时代的到来,国家相继出台政策调控,但实体企业融资难仍是当前的难题。而此时金融市场内理财产品、信托等影子银行体系日渐壮大,市场对于以理财产品为代表的影子银行是否为庞氏骗局的争论也越发激烈。从当前情况看,中国的影子银行与欧美相比有许多本质不同。因此,必须正确看待庞氏骗局在经济发展中的利弊,通过加强金融监管和积极监控,促进资产证券化和商业银行的经营转型,更好地促进实体经济发展。

以太坊庞氏骗局的类型分析与识别方法

随着区块链投资领域投资者的增多,隐藏在智能合约中的庞氏骗局的影响也愈发恶劣。目前虽然有一些研究人员已经开始关注区块链上的庞氏骗局问题,但大部分还是停留在检测的层面上。将在现有的以太坊庞氏骗局检测方法的基础上进行进一步的研究,提出一种新颖的以太坊庞氏骗局类型识别方法。该方法基于智能合约的源代码和交易记录,通过分析提取关键词,将关键词与待测合约的源代码进行匹配,再结合交易记录的逻辑,进行二次分析,从而判断该合约属于哪一种骗局类型。在以太坊真实数据集上的实验表明:该方法的分类结果与人工分类的结果相比,分类准确率可以达到80%。研究有助于研究人员和投资者更加深入的了解以太坊智能合约庞氏骗局的本质。

比特币是庞氏骗局 但不一定很快走向崩溃

诺贝尔经济学奖得主保罗•克鲁格曼近日在《纽约时报》发表文章,称比特币乃至整个加密货币为一场“庞氏骗局。自诞生12年来,加密货币对于现实中的经济活动几乎没有起到任何作用。它多以一种投机形式出现在人们视线中,少数几次作为支付手段亮相而不是投机交易的.

“E租宝”事件背后折射的“庞氏骗局”

伴随着改革开放的不断深入和社会主义市场经济体制的逐步建立,金融领域的犯罪活动层出不穷,尤其是其中的金融诈骗犯罪活动频发,已然成为危害最大的经济犯罪活动之一。金融诈骗活动扰乱、破坏国家的金融财税秩序和社会秩序,在各社会群体中引起动荡与不安,严重危害到经济建设的健康发展。传统金融诈骗方式不断延续、变化、升级、发展,但是"百变不离其宗",其本质和特性依然有迹可循。文章从"庞氏骗局"的几大特征入手,对"E租宝"事件进行了分析。

互联网金融背景下“庞氏骗局”的识别与防范

近年来互联网金融在我国蓬勃兴起,在推动金融业改革发展、促进"大众创业、万众创新"的同时,也存在一些互联网金融产品打着"众筹"、"P2P"等旗号,实则采用"庞氏骗局"模式进行非法集资的情况,既损害了人民群众利益,又危及社会稳定。要打击和防范此类庞氏骗局,除了加大宣传力度,增强民众的防范意识外,还应当加强金融立法,构建完善的金融监管体系,同时完善刑事立法,加大刑事打击的力度。

试析庞氏骗局在中国经久不衰之道

庞氏骗局是对金融领域投资诈骗的总称,其有高回报、低风险;拆东墙、补西墙的死资金流;投资的异常稳定性;庞氏骗局传销化发展等特征,其经久不衰的主要原因有受骗人群的侥幸心理;监管机制缺乏行动力等。

基于卷积神经网络的庞氏骗局合约检测方法

现有庞氏骗局合约检测方法主要结合账户特征和代码特征进行检测,对无账户特征的初步部署智能合约检测精度较低,为此提出一种基于改进卷积神经网络的庞氏骗局合约检测方法。首先,选取初步部署合约的唯一特征操作码作为数据源,改进合成少数类过采样技术生成人工样本,解决数据集样本类分布不均衡问题。然后,创新性引入卷积神经网络用于庞氏骗局智能合约检测,为提升检测精度,改进卷积神经网络,使用不同卷积核进行双路卷积,充分提取数据特征,在融合层进行特征融合。实验结果表明,该方法对初步部署合约具有较高检测精度。

P2P之“庞氏骗局”钱宝网分析

文章先通过介绍国内P2P的现状,再将钱宝网的经营模式进行分析,从中发现钱宝网与其他P2P诈骗案的不同点,从而分析钱宝独有的特点及其显著的漏洞,之后再探讨如何拆穿类似钱宝网等骗局,给予读者以警示。最后从银监会、地方政府及公检法的角度,分析政府如何做,才可以避免广大居民再次受到钱宝网等不法庞氏陷阱的侵害,保障居民的储蓄及家庭财产的安全。

基于MFC庞氏骗局的问题研究

以空手套白狼,拆东墙补西墙的金融欺诈方式出名的庞氏骗局,最早是意大利裔投机商查尔斯·庞孜策划的一个聚敛钱财的阴谋利用投机者“一夜暴富”的心理,聚敛资金,然后将集到的新客户资金以较少的利息作为短期回报回馈给老客户,制造一种轻松获得盈利的假象。文章从虚拟货币出发,借MFC代币案例剖析此类案件的结构、套现方式、层级结构以及危害,最后提出通过跨部门协作、完善法律法规和提高人民金融素养的方式可以有效的防范此类骗局。

非法校园贷“庞氏骗局”及其防范

校园贷的兴起发展便利了大学生的生活,但非法校园贷也屡禁不止。一些非法放贷者以校园贷为幌,运用庞氏骗局非法敛资,给大学生的生活带来巨大困扰,也给国家的金融市场治理带来不便。然而,庞氏骗局的隐蔽性较强,一些大学生无法辨别隐藏的非法校园贷“庞氏骗局”。因此,政府等监管部门要识别庞氏骗局式校园贷的运行手法,提出相应防范措施,提高大学生风险防范意识。

互联网金融中“庞氏骗局”识别与防范

我国互联网金融运用现代化信息技术在互联网平台对传统金融业务进行交易,极大地推进传统金融机构的改革与创新,迅速成为我国金融业不可或缺的组成部分。然而,一些互联网金融企业利用庞氏骗局模式在互联网中进行非法集资,对维护社会稳定产生恶劣的影响。本文以e租宝为例,通过描述庞氏骗局在e租宝事件中的行为分析,总结e租宝庞氏骗局的具体体现,并提出互联网金融中庞氏骗局的防范建议。

基于P2P理财的庞氏骗局识别与防范研究

网络金融的迅猛发展,使我国的传统金融行业受到了前所未有的冲击,网络借贷也顺势而生。P2P融资平台作为互联网金融新兴事物的代表,有着资源配置效率更高、服务更具高效性和便捷性、服务成本低等发展优势,但在其运营中融资平台上的庞氏骗局也应运而生,造成严重影响,对其制度还有待完善。鉴于此,基于庞氏骗局与P2P平台概述,通过分析P2P融资平台的运营特点、P2P融资平台的庞氏骗局的表现形式及其爆雷原因,提出了规范P2P融资平台的内部风险管理、提升投资者风险识别能力以及完善外部监管等防范建议,从而为维护金融秩序,促进金融业有序发展贡献力量。

遏制庞氏骗局的“互联网+”趋势探究

庞氏骗局属于非法集资的一种,"庞氏骗局"是意大利的投机商查尔斯·庞兹"发明的",通过高额的回报来吸引投资者,但是实际的运营模式主要是采用拆东墙补西墙形式,用后来者的钱填补先前投资者的利息,以此来制造赚钱的假象,以便来获取更多的投资回报。庞氏骗局之所以能够取得快速的发展,主要是借助人的"一夜暴富"心态,通过口口相传,以乡情及亲情为核心,向外进行扩散,来发展团队。

从“庞氏骗局”看大学生校园贷款

通过参观天津金融博物馆,我对庞氏骗局有了进一步的了解。本文通过庞氏骗局的起源、特点、庞氏骗局的案例分析、大学生校园贷款现状等方面来分析我国不良网络借贷平台席卷大学校园的现象,之后对目前大学生网络贷款提出防范措施。