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公开(公告)号：CN113283909B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202110643095.9
申请日：2021-06-09
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的以太坊钓鱼账户检测方法，该方法结合交易时间和权值特征，将以太坊交易网络建模为时序加权有向图，能够有效捕捉到更全面的动态交易网络的性质；然后采用skip‑gram模型得到时序加权有向图中各账户节点的图嵌入特征向量，相对于传统手工特征，该模型得到的图嵌入特征向量能自适应捕捉到各账户间的隐含特性；最终将上述得到的图嵌入特征向量输入分类器，该分类器有效结合无监督学习中的k‑means聚类算法和监督学习中的支持向量机算法，在少量标签数据的情况下能够得到更加鲁棒的钓鱼账户分类结果；所提出的方法能够准确将钓鱼账户从大量账户中分类出来，保证了以太坊交易平台的生态安全。
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公开(公告)号：CN113283909A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110643095.9
申请日：2021-06-09
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的以太坊钓鱼账户检测方法，该方法结合交易时间和权值特征，将以太坊交易网络建模为时序加权有向图，能够有效捕捉到更全面的动态交易网络的性质；然后采用skip‑gram模型得到时序加权有向图中各账户节点的图嵌入特征向量，相对于传统手工特征，该模型得到的图嵌入特征向量能自适应捕捉到各账户间的隐含特性；最终将上述得到的图嵌入特征向量输入分类器，该分类器有效结合无监督学习中的k‑means聚类算法和监督学习中的支持向量机算法，在少量标签数据的情况下能够得到更加鲁棒的钓鱼账户分类结果；所提出的方法能够准确将钓鱼账户从大量账户中分类出来，保证了以太坊交易平台的生态安全。
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