[4Rin1] インタラクティブセッション２

[4Rin1-24] 機械学習手法を用いた"詐欺仮想通貨"の検出

〇浅場 健太郎¹ (1. 慶應義塾大学)

キーワード：自然言語処理、仮想通貨

本論文では、仮想通貨のホワイトペーパーの内容から、その仮想通貨が「詐欺仮想通貨」であるかを予測するモデルを作成する。これまで2400以上の仮想通貨が発行され、中ではICO（initial coin offering）から100倍以上の収益をもたらす通過が存在するなど、仮想通貨は新しい金融商品として注目を集めている。しかし、投資を受けることだけを目的にした、実用性のない「詐欺仮想通貨」も数多く発行されており、これを見分け、分類することは投資判断において非常に重要である。本稿による分析では、Doc2VecとRandom Forestを組み合わせた分類モデルにより、90%の精度で「詐欺仮想通貨」を検知することに成功し、ホワイトペーパーの内容から有意な分類が可能であることが示された。