[发明专利]加密货币交易的分析方法和装置

说明书

本公开涉及一种使用机器学习模型检测加密货币诈骗地址的方法，并且该方法包括：从数据库中获取关于被标记为用于诈骗交易的诈骗地址的信息和关于被标记为用于正常交易的良性地址的信息的步骤；基于诈骗地址组，获取关于用于洗钱的骡子地址组的信息的步骤；基于关于良性地址的信息、关于诈骗地址组的信息以及关于骡子地址组的信息中的至少一个，获取与良性地址、包括在诈骗地址组或骡子地址组中的地址中的每一个相对应的特征信息的步骤；以及通过对与地址中的每一个相对应的特征信息和与地址中的每一个相对应的标签信息的机器学习，生成机器学习模型的步骤。

技术领域

本公开涉及一种使用机器学习模型检测加密货币诈骗地址的方法和装置。更具体地，本公开可以从已经获取的关于诈骗地址的信息和关于良性地址的信息中导出特征信息，以生成机器学习模型。

背景技术

加密货币是一种旨在充当交换手段的数字资产，是指用区块链技术加密、被分发和发行的电子信息，可以在特定网络中作为货币使用。加密货币不是由中央银行发行，而是基于区块链技术以数字方式显示其货币价值的电子信息，以P2P方式在互联网上进行分发、存储、操作和管理。发行和管理加密货币的核心技术是区块链技术。区块链是一系列不断增加的记录(区块)，区块之间采用加密方式连接，以确保安全。每个区块通常包括加密哈希、时间戳和交易数据。区块链从一开始就具有对数据修改的抵抗力，是一种开放的分布式账本，可以永久有效地证明双方之间的交易。因此，加密货币可以实现基于防篡改的透明操作。

此外，与现有货币不同，加密货币具有匿名性，因此除了发送方和接收方之外的第三方根本无法知道交易细节。由于账户的匿名性，交易流向难以追踪(不可追踪)，虽然诸如汇款记录、收款记录等所有记录都是公开可得的，但交易的主体却无法得知。

由于上述的自由度和透明度，加密货币被认为是现有关键货币的替代品，与现有货币相比，加密货币有望以更低的费用和简单的汇款程序有效地用于国际交易等。然而，由于匿名性，加密货币有时被用作犯罪手段，例如被用于诈骗交易。

同时，由于加密货币交易的海量数据，存在很难通过人工识别诈骗交易特征来确定诈骗主体的问题。在这方面，机器学习可以自动学习海量数据之间的关系。

因此，需要一种使用机器学习来识别将加密货币用作犯罪手段的交易主体的方法。

发明内容

解决问题的方案

根据本公开的一种使用机器学习模型检测加密货币诈骗地址的方法，包括：从数据库中获取关于被标记为用于诈骗交易的诈骗地址的信息和关于被标记为用于正常交易的良性地址的信息的步骤；基于关于诈骗地址的信息，获取关于被确定为由同一用户拥有的诈骗地址组的信息的步骤；基于诈骗地址组，获取关于用于洗钱的骡子地址组的信息的步骤；基于关于良性地址的信息、关于诈骗地址组的信息、以及关于骡子地址组的信息中的至少一个，获取与良性地址、包括在诈骗地址组或骡子地址组中的地址中的每一个相对应的特征信息的步骤；以及通过对与地址中的每一个相对应的特征信息和与地址中的每一个相对应的标签信息的机器学习，生成机器学习模型的步骤。

在使用机器学习模型来检测加密货币诈骗地址的方法中，获取关于骡子地址组的信息的步骤包括：基于关于诈骗地址组的信息，获取与包括在诈骗地址组中的第一诈骗地址相关的加密货币流的步骤；以及将一组地址确定为骡子地址组的步骤，通过该组地址将加密货币从第一诈骗地址传送到包括在诈骗地址组或与该诈骗地址组不同的诈骗地址组中的第二诈骗地址。

在根据本公开的使用机器学习模型检测加密货币诈骗地址的方法中，获取特征信息的步骤包括：基于关于良性地址的信息、关于诈骗地址组的信息以及关于骡子地址组的信息，获取第一特征信息的步骤，该第一特征信息表示良性地址或者包括在诈骗地址组中的目标地址从第一次交易到最后一次交易的时间。