[發(fā)明專利]一種基于加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分類的釣魚地址識別方法

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• 申請日: 2022-02-14
• 公開（公告）號: CN114520739A
• 公開（公告）日: 2022-05-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡曉艷;朱克林;程光;吳樺;龔儉
• 申請（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 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(lián)專利代理有限公司 32206
• 代理人: 杜靜靜

本發(fā)明提供了一種基于加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分類的釣魚地址識別方法，具體步驟包括：獲取釣魚和非釣魚地址的1階歷史交易數(shù)據(jù)；對釣魚和非釣魚地址進(jìn)行特征設(shè)計(jì)和提取，特征包括交易特征和結(jié)構(gòu)特征兩個方面；使用多種分類器對釣魚和非釣魚地址進(jìn)行分類，排序篩選不同分類器下的有用特征，獲得最佳分類器和對應(yīng)的有效特征。本發(fā)明提供了一種加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分類的釣魚地址識別方法，并以以太坊為例說明該方法的應(yīng)用；本發(fā)明能夠以很高的精確度識別釣魚地址，同時本發(fā)明需要的數(shù)據(jù)量比較少、方法比較簡單，為加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)的釣魚地址檢測提供了更好的選擇方案。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，涉及一種基于加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分類的釣魚地址識別方法。

背景技術(shù)

隨著區(qū)塊鏈技術(shù)以及加密貨幣的興起，加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)這一新型網(wǎng)絡(luò)空間正面臨著日益嚴(yán)峻的安全挑戰(zhàn)。Chainalysis公司一項(xiàng)基于BTC和ETH 等主流加密貨幣的調(diào)查顯示：雖然加密貨幣詐騙總收入從2019年的90億美元降至2020年的 27億美元，但個人向詐騙地址付款的數(shù)量從500萬上升到730萬，增幅約48％。

這些利用加密貨幣進(jìn)行的詐騙，可分為傳統(tǒng)型詐騙和新型詐騙。傳統(tǒng)指該騙術(shù)先于加密貨幣出現(xiàn)，它利用加密貨幣對騙術(shù)進(jìn)行修改完善，而原理基本不變，比如網(wǎng)絡(luò)釣魚和龐氏騙局；新型指該騙術(shù)為基于加密貨幣本身屬性構(gòu)造出的新型詐騙，比如閃電貸攻擊。犯罪分子利用加密貨幣的匿名性、抗篡改以及難溯源的特性(這些特性是法幣所不具備的)為其提供隱私保護(hù)，瘋狂進(jìn)行詐騙活動。目前的不穩(wěn)定金融局勢是：傳統(tǒng)型詐騙利用加密貨幣進(jìn)行騙術(shù)升級，而針對各種傳統(tǒng)型詐騙的傳統(tǒng)型檢測方法，無法考慮加密貨幣這一新的領(lǐng)域。為了彌補(bǔ)這一空缺，為打擊各種利用加密貨幣的犯罪活動貢獻(xiàn)一份力量，本發(fā)明對加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)中的釣魚地址進(jìn)行精確識別，旨在對利用加密貨幣進(jìn)行的網(wǎng)絡(luò)釣魚犯罪進(jìn)行識別與管控。

對加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)中釣魚地址的識別是困難的。困難體現(xiàn)于釣魚地址很少而非釣魚地址很多，因此檢測釣魚地址的關(guān)鍵點(diǎn)以及難點(diǎn)在于從不均衡的樣本中獲取優(yōu)質(zhì)特征。目前加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)釣魚地址識別尚無有效普適的自動特征提取方法，故本發(fā)明基于對交易數(shù)據(jù)的分析，手動設(shè)計(jì)并提取適用于釣魚地址識別的特征。

國內(nèi)外近年來針對加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)中釣魚地址的識別研究主要分為節(jié)點(diǎn)分類和圖分類兩種方法，并且以機(jī)器學(xué)習(xí)方法為主?，F(xiàn)有識別效果較好的節(jié)點(diǎn)分類和圖分類方法，需要采集并使用以目標(biāo)地址(釣魚和非釣魚地址)為中心的n階鄰居地址的歷史交易。獲取交易數(shù)據(jù)后，現(xiàn)有的節(jié)點(diǎn)分類方法以目標(biāo)地址為中心進(jìn)行有策略的游走采樣以獲取地址序列，然后用獲得的地址序列提取出的特征作為目標(biāo)地址的特征；圖分類則以目標(biāo)地址為中心構(gòu)造其與鄰居的交易子圖，獲取子圖的特征。最后，將獲得的特征用于分類器進(jìn)行釣魚地址的識別。但現(xiàn)有的節(jié)點(diǎn)分類和圖分類方法存在的問題是：(1)識別效果仍有提升空間，分類的精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)不高且不均衡；(2)需要大量的數(shù)據(jù)，除了目標(biāo)地址的歷史交易數(shù)據(jù)，還需要采集并使用以目標(biāo)地址為中心的n階鄰居的歷史交易數(shù)據(jù)；(3)方法的復(fù)雜性仍有優(yōu)化空間，目前現(xiàn)有的節(jié)點(diǎn)分類方法需要復(fù)雜的構(gòu)圖和圖采樣操作，而圖分類也需要復(fù)雜的構(gòu)圖工作。我們試圖解決上述問題，即設(shè)計(jì)一個加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分類的釣魚地址檢測方法，與現(xiàn)有方法相比，能獲得更好的分類效果、需要更少的數(shù)據(jù)、方法也更簡單。

發(fā)明內(nèi)容

為了加強(qiáng)對加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)管，有效打擊利用加密貨幣進(jìn)行的網(wǎng)絡(luò)釣魚詐騙，本發(fā)明提出了一種基于加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分類的釣魚地址識別方法，實(shí)現(xiàn)了對釣魚地址的準(zhǔn)確識別。本發(fā)明選用公開的數(shù)據(jù)集，分析歷史交易數(shù)據(jù)后，設(shè)計(jì)并提取節(jié)點(diǎn)特征，在多個分類器下測試分類性能，得到效果較好的分類器，并對優(yōu)選的分類器執(zhí)行特征篩選，得到最佳分類器和有效節(jié)點(diǎn)特征。

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種基于加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分類的釣魚地址識別方法，其特征在于，包括如下步驟：