S2W(에스투더블유)는 미국 저명 보안 심포지움 NDSS(네트워크 및 분산시스템 보안 심포지움)에서 NFT 사기거래를 자동으로 탐지하는 시스템에 대한 연구 논문을 승인 받아 게재할 예정이라고 밝혔다.
NDSS(Network and Distributed System Security)는 네트워크 및 분산형 시스템 보안 분야의 연구자와 이 분야에 관심 있는 산업 관계자들간의 정보교류를 촉진하기 위해 매년 개최되는 보안 분야 최고 권위의 심포지움이다. 올해 31번째로 2월 26일부터 3월 1일까지 미국 샌디에고에서 개최된다.
S2W가 이번에 게재할 예정인 논문은 ‘DRAINCLoG: Detecting Rogue Accounts with Illegally-obtained NFTs using Classifiers Learned on Graphs’라는 제목으로 NFT 사기 거래 행동에 대한 연구와 NFT drainers를 감지하는 자동 탐지 시스템을 소개했다.
이번 논문은 블록체인 네크워크 상에서 ‘그래프 뉴럴 네트워크(Graph Neural Networks, GNN) 기법’을 통해 NFT 거래 패턴을 분석해서 NFT drainers (NFT 피싱 스캠 계정)을 자동으로 탐지하는 연구이다. S2W AI팀 김한나, 최건, 장우진 이찬희, 이용재, 정진우 연구원과 카이스트(KAIST) 신승원 교수가 연구에 참여했다.
2022년 S2W 연구팀은 이더리움 블록체인에서 127만 건의 NFT 거래 데이터와 1,135개의 drainers 계정을 수집했는데, NFT drainers가 일반 사용자와 상당히 다른 거래 행태와 유저간의 관계를 보인다는 것을 발견해 GNN을 활용한 자동 탐지 시스템 ‘DRAINCLoG’를 설계했다. 실제 NFT 거래 데이터를 수집해 설계한 모델로 높은 정확성을 보여준다.
S2W는 이번 논문 게재 승인을 통해 S2W의 데이터 수집력과 기술력을 다시 한번 인정 받았다고 평가했다. S2W의 기술 관련 논문은 2022년부터 2023년까지, 세계 최고 수준의 자연어처리 학술대회에서 2년 연속 채택되었다.
2022년 NAACL(북미전산언어학회)에 이어 작년에는 세계 최고 수준의 컴퓨터과학 및 AI 학술대회 ACL(Association for Computational Linguistics)에서 ‘다크버트: 인터넷의 어두운 단면을 위한 언어 모델(DarkBERT: A Language Model for the Dark Side of the Internet)’이라는 주제로 논문을 발표했다.
다크버트는 논문 발표 이후 미국의 유명한 테크미디어 탐스하드웨어(Tom’s Hardware) 및 탐스가이드(Tom’s Guide)에서 비중있게 다룰만큼 ‘다크웹 전용 언어모델’의 기술적 의의를 인정받았다. 이에 더불어 NFT drainers를 감지하는 자동 탐지 시스템 설계는 ‘다크웹에서 주로 거래되는 가상자산’에 대한 S2W의 인공지능 기술력을 증명하는 또 하나의 사례다.
