[发明专利]一种基于深度学习的以太坊钓鱼账户检测方法有效
| 申请号： | 202110643095.9 | 申请日： | 2021-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN113283909B | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 凌捷;刘梦庭;罗玉;陈家辉;谢锐 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06Q20/40 | 分类号： | G06Q20/40;G06Q40/04;G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 以太 钓鱼 账户 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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