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(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、以太坊(ethereum)是一種基于區(qū)塊鏈技術(shù)的平臺，以太坊的區(qū)塊鏈技術(shù)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(shù)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(jìn)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(shí)體是未知的，雖然保護(hù)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(shù)中大多是通過基于手工特征的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來識別欺詐行為，然而手工特征工程非常依賴特征設(shè)計(jì)人員的先驗(yàn)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(shù)中有通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來識別不同類別的賬戶。傳統(tǒng)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在局部范圍內(nèi)傳遞消息，應(yīng)用在具有異質(zhì)性的以太坊交易網(wǎng)絡(luò)時(shí)，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(luò)編碼節(jié)點(diǎn)周圍的子樹，這種受限的感受野限制其對一些關(guān)鍵交易模式的感知。graph?transformer方法雖然能夠讓節(jié)點(diǎn)在概念上關(guān)注圖中的所有節(jié)點(diǎn)，但graphtransformer方法在處理密集的數(shù)據(jù)時(shí)容易被不相關(guān)上下文分散注意力，導(dǎo)致欺詐行為的識別準(zhǔn)確率低。

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

技術(shù)實(shí)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(shè)備及存儲介質(zhì)，其目的在于解決上述技術(shù)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(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)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(diǎn)構(gòu)建的無向圖；

4、基于局部注意力操作及池化操作，生成每個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的一階子圖特征；

5、根據(jù)每個(gè)一階子圖中所有節(jié)點(diǎn)的度數(shù)之和，對一階子圖進(jìn)行排序得到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的序列；

6、基于所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的序列過濾所述一階子圖特征的無關(guān)信息，得到每個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)特征；

7、根據(jù)所述目標(biāo)特征識別所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)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(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)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(diǎn)構(gòu)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(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的一階子圖特征；

11、排序模塊：用于根據(jù)每個(gè)一階子圖中所有節(jié)點(diǎn)的度數(shù)之和，對一階子圖進(jìn)行排序得到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的序列；

12、過濾模塊：用于基于所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的序列過濾所述一階子圖特征的無關(guān)信息，得到每個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)特征；

13、識別模塊：用于根據(jù)所述目標(biāo)特征識別所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)是否存在欺詐行為。

14、第三方面，本申請?zhí)峁┮环N電子設(shè)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(jì)算機(jī)程序；

16、處理器，用于執(zhí)行存儲器上所存放的程序時(shí)，實(shí)現(xiàn)第一方面任一項(xiàng)實(shí)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(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如第一方面任一項(xiàng)實(shí)施例所述的以太坊用戶的欺詐行為識別方法。

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

19、本申通過從原始圖中分別提取多個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)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(diǎn)構(gòu)建的無向圖，基于局部注意力操作及池化操作生成每個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的一階子圖特征，局部注意力操作能夠讓節(jié)點(diǎn)在局部結(jié)構(gòu)上聚焦重要的鄰居，從而捕捉節(jié)點(diǎn)之間的局部關(guān)系和模式。根據(jù)每個(gè)一階子圖中所有節(jié)點(diǎn)的度數(shù)之和，對一階子圖進(jìn)行排序得到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的序列，基于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的序列過濾一階子圖特征的無關(guān)信息得到每個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)特征，再識別出目標(biāo)節(jié)點(diǎn)是否存在欺詐行為。本申請可以根據(jù)圖結(jié)構(gòu)捕獲賬戶的局部交互模式，同時(shí)建立目標(biāo)節(jié)點(diǎn)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(zhǔn)確率。

技術(shù)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(quán)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(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的一階子圖特征，包括：

3.如權(quán)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(jì)算得到每個(gè)一階子圖中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征信息，包括：

4.如權(quán)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(gè)一階子圖中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征信息，生成每個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的一階子圖特征，包括：

5.如權(quán)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(biāo)節(jié)點(diǎn)的序列過濾所述一階子圖特征的無關(guān)信息，得到每個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)特征，包括：

6.如權(quán)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(gè)一階子圖特征映射為狀態(tài)向量，所述公式包括：

7.如權(quán)利要求1至6中任意一項(xiàng)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(biāo)特征識別所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)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(shè)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(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的以太坊用戶的欺詐行為識別方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請涉及一種以太坊用戶的欺詐行為識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述方法包括：從原始圖中分別提取多個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)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(diǎn)構(gòu)建的無向圖，基于局部注意力操作及池化操作生成每個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的一階子圖特征，根據(jù)每個(gè)一階子圖中所有節(jié)點(diǎn)的度數(shù)之和，對一階子圖進(jìn)行排序得到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的序列，基于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的序列過濾一階子圖特征的無關(guān)信息，得到每個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)特征，根據(jù)目標(biāo)特征識別目標(biāo)節(jié)點(diǎn)是否存在欺詐行為。本申請可以根據(jù)圖結(jié)構(gòu)捕獲賬戶的局部交互模式，同時(shí)建立目標(biāo)節(jié)點(diǎn)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(zhǔn)確率。

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