[發明專利]一種基于加密貨幣交易網絡節點分類的釣魚地址識別方法在審
| 申請號: | 202210134116.9 | 申請日: | 2022-02-14 |
| 公開(公告)號: | CN114520739A | 公開(公告)日: | 2022-05-20 |
| 發明(設計)人: | 胡曉艷;朱克林;程光;吳樺;龔儉 | 申請(專利權)人: | 東南大學 |
| 主分類號: | H04L9/40 | 分類號: | H04L9/40;G06Q20/06;G06Q20/40;G06K9/62 |
| 代理公司: | 南京眾聯專利代理有限公司 32206 | 代理人: | 杜靜靜 |
| 地址: | 210096 *** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 加密 貨幣 交易 網絡 節點 分類 釣魚 地址 識別 方法 | ||
1.一種基于加密貨幣交易網絡節點分類的釣魚地址識別方法,其特征在于,包括如下步驟:
步驟(1):從相關論文或網站獲取公開的釣魚與非釣魚地址的1階歷史交易數據作為正負樣本數據集;
步驟(2):對步驟(1)中獲取的正負樣本數據集進行特征設計和提??;
步驟(3):將步驟(2)中提取的特征輸入不同的分類器,進行釣魚和非釣魚地址分類,選擇最佳的分類器和有效節點特征。
2.根據權利要求1所述的基于加密貨幣交易網絡節點分類的釣魚地址識別方法,其特征在于,步驟(1)具體如下:
(1.1)從相關論文或網站獲取公開的以太坊釣魚與非釣魚地址的n(n=1)階歷史交易數據,歷史交易數據至少應包括信息四元組:交易發送方地址、交易接受方地址、交易時間戳、交易金額;
(1.2)取步驟(1.1)中n階歷史交易數據中的1階數據,確保數據集均衡,并將其作為釣魚與非釣魚地址的正負樣本數據集。
3.根據權利要求2所述的基于加密貨幣交易網絡節點分類的釣魚地址識別方法,其特征在于,所述步驟(2)具體包括如下子步驟:
(2.1)分析地址的歷史交易特點,從交易特征和結構特征兩個角度進行特征設計;
(2.2)結構特征從交易的結構特征和地址的結構特征兩個角度并分為收、付款兩個方向進行設計;
(2.3)交易特征從時間、時間間隔、金額三個角度并分為收、付款兩個方向進行設計。
4.根據權利要求3所述的基于加密貨幣交易網絡節點分類的釣魚地址識別方法,其特征在于,所述步驟(2.2)具體包括如下子步驟:
(2.2.1)從邏輯上構造有向多邊帶權重的交易圖,其中節點代表地址,邊代表地址之間的交易,邊的權重信息為交易的時間戳和金額;
(2.2.2)在該有向多邊帶權重的交易圖中,交易的結構特征為以目標地址為中心的目標地址與其1階鄰居的交易在網絡結構方面所體現的僅與交易數量相關的結構特征,比如交易的出入度;
(2.2.3)在該有向多邊帶權重的交易圖中,地址的結構特征為以目標地址為中心的目標地址與其1階鄰居的交易在網絡結構方面所體現的僅與交易地址相關的結構特征,比如地址的出入度、眾數以及該眾數的出現次數。
5.根據權利要求4所述的基于加密貨幣交易網絡節點分類的釣魚地址識別方法,其特征在于,所述步驟(2.3)具體包括如下子步驟:
(2.3.1)交易特征中的時間特征指某地址某方向上的一系列非零值成功交易的時間長度;
(2.3.2)交易特征中的時間間隔特征指某地址某方向上的一系列非零值成功交易的時間戳差值的統計特征;
(2.3.3)交易特征中的金額特征指某地址某方向上一系列非零值成功交易的以太幣金額的統計特征,金額的統計特征有總和、最大值、最小值、平均值、標準差、中位數、眾數和最大眾數的出現次數。
6.根據權利要求5所述的基于加密貨幣交易網絡節點分類的釣魚地址識別方法,其特征在于,步驟(3)包括如下子步驟:
(3.1)將節點特征輸入多種分類器,依據精確率、召回率和F1分數三個分類指標得到若干分類效果較好的分類器;
(3.2)對每一個分類效果較好的分類器,根據特征對分類結果的貢獻度進行特征排序與篩選,用篩選后的特征作為最終特征,再次執行步驟(3.1)得到分類效果最好的分類器以及篩選后的有效特征。
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