Cross-Transaction Price Manipulation Attack Detector

Temporal GNN を用いたクロストランザクション価格操作攻撃の検出システム。

既存の DeFi 価格操作攻撃検出手法（DeFiRanger, DeFort, DeFiGuard, DeFiScope）は全てシングルトランザクション分析に限定されている。本プロジェクトは、INUKO 攻撃（48時間・57,000ブロック）や Beanstalk governance 攻撃（24時間超）のような複数トランザクションにまたがる攻撃を検出するマルチスケール Temporal GNN アーキテクチャを提案する。

アーキテクチャ

Data Collection → Graph Construction → Address Clustering → Multi-Scale TGNN → Attack Analysis

マルチスケール検出エンジン

ブランチ	モデル	ウィンドウ	対象攻撃
Short-scale	TGN (GRU memory)	100 blocks (~20分)	サンドイッチ、即時操作
Medium-scale	DyGFormer (Transformer)	1,000 blocks (~3.3時間)	段階的価格操作
Long-scale	GraphMixer (MLP-Mixer)	10,000 blocks (~33時間)	ガバナンス攻撃、Slow Rug

対象攻撃クラス

攻撃タイプ	時間幅	代表例
Slow Price Manipulation	数時間〜数日	INUKO ($?, 48h)
Governance Attack	1〜7日	Beanstalk ($182M)
Multi-step Oracle Manipulation	数分〜数時間	Mango Markets ($117M)
Gradual Liquidity Drain	数日〜数週間	多数
Sandwich Accumulation	数時間	MEV ボット系

セットアップ

# 依存関係のインストール
pip install -e ".[dev]"

# 環境変数の設定
export ALCHEMY_API_KEY="your-api-key"
export ETHEREUM_RPC_URL="https://eth-mainnet.g.alchemy.com/v2/your-key"

使い方

# 1. データ収集
python scripts/collect_data.py --chain ethereum --from-block 14000000 --to-block 14100000

# 2. グラフ構築
python scripts/build_graphs.py --chain ethereum --window-size 1000 --stride 200

# 3. 学習
python scripts/train.py --chain ethereum --epochs 100

# 4. 評価
python scripts/evaluate.py --chain ethereum --checkpoint data/checkpoints/best_model.pt

プロジェクト構造

cross-tx-pma-detector/
├── config/                    # 設定ファイル（チェーン固有設定含む）
├── src/
│   ├── data_collector/        # Alchemy/Web3 データ収集 + SQLite ストレージ
│   ├── graph_builder/         # CTDG 構築 + Time2Vec + 特徴量計算
│   ├── clustering/            # アドレスクラスタリング（Gas Funding, 時間的共起, コントラクト生成）
│   ├── model/                 # マルチスケール TGNN + Focal Loss + 学習/評価
│   ├── analysis/              # 攻撃分類・タイムライン復元・利益推定
│   └── utils/                 # 設定ローダー
├── scripts/                   # CLI スクリプト
├── data/                      # データ格納（gitignore 対象）
├── notebooks/                 # 実験ノートブック
└── tests/                     # テスト

技術スタック

• DL: PyTorch 2.x + PyTorch Geometric
• データ収集: Alchemy SDK, Web3.py
• DB: SQLite（開発）/ PostgreSQL + TimescaleDB（本番）
• Ground Truth: DeFiHackLabs (550+ incidents)

参考論文

• DeFiRanger (IEEE TDSC 2023) - ルールベース Cash Flow Tree
• DeFort (ISSTA 2024) - 行動モデル状態遷移オートマトン
• DeFiGuard (arXiv 2024) - GNN グラフ分類
• DeFiScope (arXiv 2025) - LLM 価格モデル推論

ライセンス

MIT