Non-fungible tokens (NFTs) serve as a representative form of digital asset ownership and have attracted numerous investors, creators, and tech enthusiasts in recent years. However, related fraud activities, especially phishing scams, have caused significant property losses. There are many graph analysis methods to detect malicious scam incidents, but no research on the transaction patterns of the NFT scams. Therefore, to fill this gap, we are the first to systematically explore NFT phishing frauds through graph analysis, aiming to comprehensively investigate the characteristics and patterns of NFT phishing frauds on the transaction graph. During the research process, we collect transaction records, log data, and security reports related to NFT phishing incidents published on multiple platforms. After collecting, sanitizing, and unifying the data, we construct a transaction graph and analyze the distribution, transaction features, and interaction patterns of NFT phishing scams. We find that normal transactions on the blockchain accounted for 96.71% of all transactions. Although phishing-related accounts accounted for only 0.94% of the total accounts, they appeared in 8.36% of the transaction scenarios, and their interaction probability with normal accounts is significantly higher in large-scale transaction networks. Moreover, NFT phishing scammers often carry out fraud in a collective manner, targeting specific accounts, tend to interact with victims through multiple token standards, have shorter transaction cycles than normal transactions, and involve more multi-party transactions. This study reveals the core behavioral features of NFT phishing scams, providing important references for the detection and prevention of NFT phishing scams in the future.


翻译:非同质化代币(NFT)作为数字资产所有权的代表性形式,近年来吸引了大量投资者、创作者和技术爱好者。然而,相关的欺诈活动,尤其是钓鱼诈骗,已造成重大的财产损失。目前已有多种图分析方法用于检测恶意诈骗事件,但针对NFT诈骗交易模式的研究尚属空白。为此,为填补这一研究缺口,我们首次通过图分析系统性地探究NFT钓鱼欺诈行为,旨在从交易图视角全面考察NFT钓鱼欺诈的特征与模式。在研究过程中,我们收集了多个平台发布的NFT钓鱼事件相关交易记录、日志数据及安全报告。经过数据采集、清洗与统一处理后,构建了交易图并分析了NFT钓鱼诈骗的分布特征、交易属性及交互模式。研究发现:区块链上正常交易占全部交易的96.71%;尽管钓鱼相关账户仅占总账户数的0.94%,却出现在8.36%的交易场景中,且在大规模交易网络中与正常账户的交互概率显著更高。此外,NFT钓鱼诈骗者常以集体协作方式实施欺诈,针对特定目标账户,倾向于通过多种代币标准与受害者交互,其交易周期较正常交易更短,且涉及更多多方交易。本研究揭示了NFT钓鱼诈骗的核心行为特征,为未来NFT钓鱼诈骗的检测与防范提供了重要参考。

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