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      以太坊用戶的欺詐行為識別方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)

      文檔序號:40402326發(fā)布日期:2024-12-20 12:26閱讀:4來源:國知局
      以太坊用戶的欺詐行為識別方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)

      本申請涉及人工智能,尤其涉及一種以太坊用戶的欺詐行為識別方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。


      背景技術:

      1、以太坊(ethereum)是一種基于區(qū)塊鏈技術的平臺,以太坊的區(qū)塊鏈技術允許用戶在平臺上創(chuàng)建和執(zhí)行智能合約,區(qū)塊鏈技術確保了交易的安全性和透明性,以太坊平臺則提供了智能合約和dapps的支持,使得用戶可以在平臺上進行各種去中心化的交易執(zhí)行,然而在以太坊平臺中賬戶是假名地址,這些地址是無意義的字符串,其背后的實體是未知的,雖然保護了用戶的隱私,但這種匿名性的交易也使得平臺上的欺詐行為隨之增多。

      2、目前,現(xiàn)有技術中大多是通過基于手工特征的機器學習方法來識別欺詐行為,然而手工特征工程非常依賴特征設計人員的先驗知識,且該方法忽略了賬戶之間的交互信息,容易被通過反偵察手段避開檢測。針對該問題,現(xiàn)有技術中有通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型來識別不同類別的賬戶。傳統(tǒng)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型在局部范圍內(nèi)傳遞消息,應用在具有異質(zhì)性的以太坊交易網(wǎng)絡時,由于局部相鄰賬戶可能具有不同的特征,因此性能受到限制。此外傳統(tǒng)圖神經(jīng)網(wǎng)絡編碼節(jié)點周圍的子樹,這種受限的感受野限制其對一些關鍵交易模式的感知。graph?transformer方法雖然能夠讓節(jié)點在概念上關注圖中的所有節(jié)點,但graphtransformer方法在處理密集的數(shù)據(jù)時容易被不相關上下文分散注意力,導致欺詐行為的識別準確率低。

      3、因此,如何提高以太坊用戶的欺詐行為的識別準確率,已成為本領域技術人員亟待解決的技術問題。


      技術實現(xiàn)思路

      1、鑒于以上內(nèi)容,本申請?zhí)峁┮环N以太坊用戶的欺詐行為識別方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),其目的在于解決上述技術問題。

      2、第一方面,本申請?zhí)峁┮环N以太坊用戶的欺詐行為識別方法,所述方法包括:

      3、從原始圖中分別提取多個目標節(jié)點的一階子圖,其中,所述原始圖表示在以太坊具有交易行為的用戶作為節(jié)點構建的無向圖;

      4、基于局部注意力操作及池化操作,生成每個目標節(jié)點的一階子圖特征;

      5、根據(jù)每個一階子圖中所有節(jié)點的度數(shù)之和,對一階子圖進行排序得到目標節(jié)點的序列;

      6、基于所述目標節(jié)點的序列過濾所述一階子圖特征的無關信息,得到每個目標節(jié)點的目標特征;

      7、根據(jù)所述目標特征識別所述目標節(jié)點是否存在欺詐行為。

      8、第二方面,本申請?zhí)峁┮环N以太坊用戶的欺詐行為識別裝置,所述裝置包括:

      9、提取模塊:用于從原始圖中分別提取多個目標節(jié)點的一階子圖,其中,所述原始圖表示在以太坊具有交易行為的用戶作為節(jié)點構建的無向圖;

      10、生成模塊:用于基于局部注意力操作及池化操作,生成每個目標節(jié)點的一階子圖特征;

      11、排序模塊:用于根據(jù)每個一階子圖中所有節(jié)點的度數(shù)之和,對一階子圖進行排序得到目標節(jié)點的序列;

      12、過濾模塊:用于基于所述目標節(jié)點的序列過濾所述一階子圖特征的無關信息,得到每個目標節(jié)點的目標特征;

      13、識別模塊:用于根據(jù)所述目標特征識別所述目標節(jié)點是否存在欺詐行為。

      14、第三方面,本申請?zhí)峁┮环N電子設備,包括處理器、通信接口、存儲器和通信總線,其中,處理器,通信接口,存儲器通過通信總線完成相互間的通信;

      15、存儲器,用于存放計算機程序;

      16、處理器,用于執(zhí)行存儲器上所存放的程序時,實現(xiàn)第一方面任一項實施例所述的以太坊用戶的欺詐行為識別方法。

      17、第四方面,提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì),其上存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如第一方面任一項實施例所述的以太坊用戶的欺詐行為識別方法。

      18、本申請實施例提供的上述技術方案與現(xiàn)有技術相比具有如下優(yōu)點:

      19、本申通過從原始圖中分別提取多個目標節(jié)點的一階子圖,其中,原始圖表示在以太坊具有交易行為的用戶作為節(jié)點構建的無向圖,基于局部注意力操作及池化操作生成每個目標節(jié)點的一階子圖特征,局部注意力操作能夠讓節(jié)點在局部結構上聚焦重要的鄰居,從而捕捉節(jié)點之間的局部關系和模式。根據(jù)每個一階子圖中所有節(jié)點的度數(shù)之和,對一階子圖進行排序得到目標節(jié)點的序列,基于目標節(jié)點的序列過濾一階子圖特征的無關信息得到每個目標節(jié)點的目標特征,再識別出目標節(jié)點是否存在欺詐行為。本申請可以根據(jù)圖結構捕獲賬戶的局部交互模式,同時建立目標節(jié)點之間的長距離依賴,整合局部信息與全局信息,提高了以太坊匿名賬戶是否具有欺詐行為的識別準確率。



      技術特征:

      1.一種以太坊用戶的欺詐行為識別方法,其特征在于,所述方法包括:

      2.如權利要求1所述的以太坊用戶的欺詐行為識別方法,其特征在于,所述基于局部注意力操作及池化操作,生成每個目標節(jié)點的一階子圖特征,包括:

      3.如權利要求2所述的以太坊用戶的欺詐行為識別方法,其特征在于,所述基于局部注意力操作,計算得到每個一階子圖中每個節(jié)點的特征信息,包括:

      4.如權利要求2所述的以太坊用戶的欺詐行為識別方法,其特征在于,所述根據(jù)每個一階子圖中每個節(jié)點的特征信息,生成每個目標節(jié)點的一階子圖特征,包括:

      5.如權利要求1所述的以太坊用戶的欺詐行為識別方法,其特征在于,所述基于所述目標節(jié)點的序列過濾所述一階子圖特征的無關信息,得到每個目標節(jié)點的目標特征,包括:

      6.如權利要求5所述的以太坊用戶的欺詐行為識別方法,其特征在于,利用公式將每個一階子圖特征映射為狀態(tài)向量,所述公式包括:

      7.如權利要求1至6中任意一項所述的以太坊用戶的欺詐行為識別方法,其特征在于,所述根據(jù)所述目標特征識別所述目標節(jié)點是否存在欺詐行為,包括:

      8.一種以太坊用戶的欺詐行為識別裝置,其特征在于,所述裝置包括:

      9.一種電子設備,其特征在于,包括處理器、通信接口、存儲器和通信總線,其中,處理器,通信接口,存儲器通過通信總線完成相互間的通信;

      10.一種計算機可讀存儲介質(zhì),其上存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1至7中任一項所述的以太坊用戶的欺詐行為識別方法。


      技術總結
      本申請涉及一種以太坊用戶的欺詐行為識別方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),所述方法包括:從原始圖中分別提取多個目標節(jié)點的一階子圖,其中,原始圖表示在以太坊具有交易行為的用戶作為節(jié)點構建的無向圖,基于局部注意力操作及池化操作生成每個目標節(jié)點的一階子圖特征,根據(jù)每個一階子圖中所有節(jié)點的度數(shù)之和,對一階子圖進行排序得到目標節(jié)點的序列,基于目標節(jié)點的序列過濾一階子圖特征的無關信息,得到每個目標節(jié)點的目標特征,根據(jù)目標特征識別目標節(jié)點是否存在欺詐行為。本申請可以根據(jù)圖結構捕獲賬戶的局部交互模式,同時建立目標節(jié)點之間的長距離依賴,整合局部信息與全局信息,提高了以太坊匿名賬戶是否具有欺詐行為的識別準確率。

      技術研發(fā)人員:黃騰,龐彥,董長宇,黃家輝,劉忠祥
      受保護的技術使用者:廣州大學
      技術研發(fā)日:
      技術公布日:2024/12/19
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