The prosperity of the cryptocurrency ecosystem drives the needs for digital asset trading platforms. Beyond centralized exchanges (CEXs), decentralized exchanges (DEXs) are introduced to allow users to trade cryptocurrency without transferring the custody of their digital assets to the middlemen, thus eliminating the security and privacy issues of CEX. Uniswap, as the most prominent cryptocurrency DEX, is continuing to attract scammers, with fraudulent cryptocurrencies flooding in the ecosystem. In this paper, we take the first step to detect and characterize scam tokens on Uniswap. We first collect all the transactions related to Uniswap exchanges and investigate the landscape of cryptocurrency trading on Uniswap from different perspectives. Then, we propose an accurate approach for flagging scam tokens on Uniswap based on a guilt-by-association heuristic and a machine-learning powered technique. We have identified over 10K scam tokens listed on Uniswap, which suggests that roughly 50% of the tokens listed on Uniswap are scam tokens. All the scam tokens and liquidity pools are created specialized for the "rug pull" scams, and some scam tokens have embedded tricks and backdoors in the smart contracts. We further observe that thousands of collusion addresses help carry out the scams in league with the scam token/pool creators. The scammers have gained a profit of at least $16 million from 40,165 potential victims. Our observations in this paper suggest the urgency to identify and stop scams in the decentralized finance ecosystem.


翻译:加密货币生态系统的繁荣驱动了数字资产交易平台的需求。 在中央交易所( CEXs ) 之外, 引入了分散的交易所( DEXs ), 允许用户在不将其数字资产的监管权转移给中间人的情况下进行加密货币交易, 从而消除了CEX的安全和隐私问题。 Uniswap, 作为最著名的加密货币 DEX 的繁荣, 继续吸引骗子, 在生态系统中欺诈性的加密货币泛滥。 在本文中, 我们迈出第一步, 检测和描述Uniswap 上的骗骗局标牌。 我们首先收集与Unswap 交易所有关的所有交易, 并从不同角度调查Uniswap 上进行加密货币交易的场景。 然后, 我们提出了一个准确的方法, 在Uniswap 上标注骗局的骗局牌牌牌牌牌牌牌牌牌上, 在Scilswap 的骗局上, 我们的40 % 的骗局牌牌牌牌牌子, 在Slidalal 的骗局上, 我们的骗局和纸面的骗局的骗局 。

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代码分析与操作(SCAM)国际工作会议的目的是将从事与计算机系统源代码的分析和/或操作有关的理论、技术和应用的研究人员和实践者聚集在一起。虽然在更广泛的软件工程界中,人们的注意力都集中在系统开发和演化的其他方面,如规范、设计和需求工程,但源代码是对系统行为的唯一精确描述。因此,对源代码的分析和操作仍然是一个紧迫的问题。 官网链接:http://www.ieee-scam.org/
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