本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈，特別涉及一種風(fēng)險(xiǎn)操作識(shí)別方法、裝置及設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、區(qū)塊鏈技術(shù)在去中心化、不可偽造性、匿名性、開放性等方面都具有突出優(yōu)勢(shì)，被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域之中，而其中最重要的應(yīng)用便是數(shù)字加密貨幣。在區(qū)塊鏈技術(shù)的支持下，以太坊作為新興的數(shù)字加密貨幣交易平臺(tái)獲得了極大的發(fā)展。

2、以太坊支持用戶執(zhí)行諸如查詢區(qū)塊鏈狀態(tài)、發(fā)送交易等操作，極大地豐富了加密貨幣貿(mào)易的層次和場景，但與此同時(shí)，以太坊也逐漸成為了不法分子的主要目標(biāo)，嚴(yán)重影響了以太坊上的區(qū)塊鏈金融生態(tài)。現(xiàn)有技術(shù)中通?；谔卣鞴こ谭椒ɑ蚧陔S機(jī)游走圖表示學(xué)習(xí)方法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)操作進(jìn)行識(shí)別，但是，該方法無法準(zhǔn)確識(shí)別未曾出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)操作，進(jìn)而造成對(duì)風(fēng)險(xiǎn)操作的識(shí)別準(zhǔn)確性低的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種風(fēng)險(xiǎn)操作識(shí)別方法、裝置及設(shè)備，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在無法準(zhǔn)確識(shí)別未曾出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)操作，進(jìn)而造成識(shí)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)操作的識(shí)別準(zhǔn)確性低的問題。

2、本發(fā)明方法包括：

3、第一方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N風(fēng)險(xiǎn)操作識(shí)別方法，包括：

4、獲取待檢測(cè)操作數(shù)據(jù)；

5、將所述待檢測(cè)操作數(shù)據(jù)輸入至目標(biāo)原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型，輸出與所述待檢測(cè)操作數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的類別；

6、其中，所述目標(biāo)原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型是通過下列方式訓(xùn)練得到的：

7、基于獲取到的以太坊區(qū)塊鏈的操作數(shù)據(jù)，構(gòu)建多個(gè)抽樣子圖；

8、針對(duì)每個(gè)抽樣子圖，通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)確定所述每個(gè)抽樣子圖對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)嵌入，其中，所述節(jié)點(diǎn)嵌入用于表征抽樣子圖的特征；

9、確定與每個(gè)節(jié)點(diǎn)嵌入對(duì)應(yīng)的類別；

10、基于每個(gè)類別中的節(jié)點(diǎn)嵌入，確定每個(gè)類別的原型嵌入，以及基于原型嵌入，確定節(jié)點(diǎn)的類別，以及基于三重?fù)p失函數(shù)和原型損失函數(shù)優(yōu)化預(yù)訓(xùn)練的原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)所述預(yù)訓(xùn)練的原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練，得到所述目標(biāo)原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型。

11、在一種可能的實(shí)施方式中，所述基于獲取到的以太坊區(qū)塊鏈的操作數(shù)據(jù)，構(gòu)建多個(gè)抽樣子圖，包括：

12、基于所述操作數(shù)據(jù)，通過圖數(shù)據(jù)庫或圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)建以太坊圖表；

13、基于所述以太坊圖表，通過廣度優(yōu)先搜索方法，構(gòu)建多個(gè)抽樣子圖。

14、在一種可能的實(shí)施方式中，所述針對(duì)每個(gè)抽樣子圖，通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)確定所述每個(gè)抽樣子圖對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)嵌入，包括：

15、針對(duì)抽樣子圖的每個(gè)節(jié)點(diǎn)，確定與所述每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的鄰接矩陣；

16、基于所述鄰接矩陣對(duì)所述每個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)特征聚合，得到與所述每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)特征；

17、基于度矩陣對(duì)所述節(jié)點(diǎn)特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；

18、基于權(quán)重矩陣和激活函數(shù)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的節(jié)點(diǎn)特征進(jìn)行特征變換，得到所述每個(gè)抽樣子圖對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)嵌入。

19、在一種可能的實(shí)施方式中，所述基于每個(gè)類別中的節(jié)點(diǎn)嵌入，確定每個(gè)類別的原型嵌入，包括：

20、針對(duì)相同類別對(duì)應(yīng)的多個(gè)節(jié)點(diǎn)嵌入，計(jì)算多個(gè)節(jié)點(diǎn)嵌入的平均值，將所述平均值作為原型嵌入。

21、在一種可能的實(shí)施方式中，所述基于原型嵌入，確定節(jié)點(diǎn)的類別，包括：

22、針對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)，計(jì)算所述節(jié)點(diǎn)與每個(gè)原型嵌入的距離值；

23、將與最小距離值對(duì)應(yīng)的原型嵌入的類別，作為所述節(jié)點(diǎn)的類別。

24、第二方面，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供一種風(fēng)險(xiǎn)操作識(shí)別裝置，包括：

25、類別確定單元，用于獲取待檢測(cè)操作數(shù)據(jù)；將所述待檢測(cè)操作數(shù)據(jù)輸入至目標(biāo)原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型，輸出與所述待檢測(cè)操作數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的類別；

26、模型訓(xùn)練單元，用于基于獲取到的以太坊區(qū)塊鏈的操作數(shù)據(jù)，構(gòu)建多個(gè)抽樣子圖；針對(duì)每個(gè)抽樣子圖，通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)確定所述每個(gè)抽樣子圖對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)嵌入，其中，所述節(jié)點(diǎn)嵌入用于表征抽樣子圖的特征；確定與每個(gè)節(jié)點(diǎn)嵌入對(duì)應(yīng)的類別；基于每個(gè)類別中的節(jié)點(diǎn)嵌入，確定每個(gè)類別的原型嵌入，以及基于原型嵌入，確定節(jié)點(diǎn)的類別，以及基于三重?fù)p失函數(shù)和原型損失函數(shù)優(yōu)化預(yù)訓(xùn)練的原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)所述預(yù)訓(xùn)練的原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練，得到所述目標(biāo)原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型。

27、在一種可能的實(shí)施方式中，所述模型訓(xùn)練單元具體用于：

28、基于所述操作數(shù)據(jù)，通過圖數(shù)據(jù)庫或圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)建以太坊圖表；

29、基于所述以太坊圖表，通過廣度優(yōu)先搜索方法，構(gòu)建多個(gè)抽樣子圖。

30、在一種可能的實(shí)施方式中，所述模型訓(xùn)練單元具體用于：

31、針對(duì)抽樣子圖的每個(gè)節(jié)點(diǎn)，確定與所述每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的鄰接矩陣；

32、基于所述鄰接矩陣對(duì)所述每個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)特征聚合，得到與所述每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)特征；

33、基于度矩陣對(duì)所述節(jié)點(diǎn)特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；

34、基于權(quán)重矩陣和激活函數(shù)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的節(jié)點(diǎn)特征進(jìn)行特征變換，得到所述每個(gè)抽樣子圖對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)嵌入。

35、在一種可能的實(shí)施方式中，所述模型訓(xùn)練單元具體用于：

36、針對(duì)相同類別對(duì)應(yīng)的多個(gè)節(jié)點(diǎn)嵌入，計(jì)算多個(gè)節(jié)點(diǎn)嵌入的平均值，將所述平均值作為原型嵌入。

37、在一種可能的實(shí)施方式中，所述模型訓(xùn)練單元具體用于：

38、針對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)，計(jì)算所述節(jié)點(diǎn)與每個(gè)原型嵌入的距離值；

39、將與最小距離值對(duì)應(yīng)的原型嵌入的類別，作為所述節(jié)點(diǎn)的類別。

40、第三方面，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供一種風(fēng)險(xiǎn)操作識(shí)別設(shè)備，包括至少一個(gè)處理器；以及與所述至少一個(gè)處理器通信連接的存儲(chǔ)器；其中，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行，以使所述至少一個(gè)處理器能夠執(zhí)行本申請(qǐng)實(shí)施例第一方面提供的風(fēng)險(xiǎn)操作識(shí)別方法。

41、第四方面，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序用于使計(jì)算機(jī)執(zhí)行本申請(qǐng)實(shí)施例第一方面提供的風(fēng)險(xiǎn)操作識(shí)別方法。

42、本發(fā)明有益效果如下：

43、本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N風(fēng)險(xiǎn)操作識(shí)別方法、裝置及設(shè)備，本申請(qǐng)通過對(duì)預(yù)訓(xùn)練的原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練，得到目標(biāo)原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型，當(dāng)獲取到待檢測(cè)操作數(shù)據(jù)時(shí)，將待檢測(cè)操作數(shù)據(jù)輸入至目標(biāo)原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型，輸出與待檢測(cè)操作數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的類別；具體通過下列方式對(duì)預(yù)訓(xùn)練的原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練：首先，基于獲取到的操作數(shù)據(jù)，構(gòu)建多個(gè)抽樣子圖；其次，針對(duì)每個(gè)抽樣子圖，通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)確定每個(gè)抽樣子圖對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)嵌入，以及確定與每個(gè)節(jié)點(diǎn)嵌入對(duì)應(yīng)的類別；最后，基于每個(gè)類別中的節(jié)點(diǎn)嵌入，確定每個(gè)類別的原型嵌入，以及基于原型嵌入，確定節(jié)點(diǎn)的類別，以及基于三重?fù)p失函數(shù)和原型損失函數(shù)優(yōu)化預(yù)訓(xùn)練的原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型，得到目標(biāo)原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型。本申請(qǐng)通過對(duì)預(yù)訓(xùn)練的原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練以實(shí)現(xiàn)對(duì)未曾出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)操作進(jìn)行識(shí)別，進(jìn)而提高對(duì)風(fēng)險(xiǎn)操作識(shí)別的準(zhǔn)確性。

技術(shù)特征：

1.一種風(fēng)險(xiǎn)操作識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于獲取到的以太坊區(qū)塊鏈的操作數(shù)據(jù)，構(gòu)建多個(gè)抽樣子圖，包括：

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述針對(duì)每個(gè)抽樣子圖，通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)確定所述每個(gè)抽樣子圖對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)嵌入，包括：

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每個(gè)類別中的節(jié)點(diǎn)嵌入，確定每個(gè)類別的原型嵌入，包括：

5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于原型嵌入，確定節(jié)點(diǎn)的類別，包括：

6.一種風(fēng)險(xiǎn)操作識(shí)別裝置，其特征在于，所述裝置包括：

7.如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述模型訓(xùn)練單元具體用于：

8.如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述模型訓(xùn)練單元具體用于：

9.一種風(fēng)險(xiǎn)操作識(shí)別設(shè)備，其特征在于，包括至少一個(gè)處理器；以及與所述至少一個(gè)處理器通信連接的存儲(chǔ)器；其中，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行，以使所述至少一個(gè)處理器能夠執(zhí)行權(quán)利要求1～5中任一項(xiàng)所述的方法。

10.一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序用于使計(jì)算機(jī)執(zhí)行權(quán)利要求1～5中任一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種風(fēng)險(xiǎn)操作識(shí)別方法、裝置及設(shè)備，通過對(duì)預(yù)訓(xùn)練的原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練，得到目標(biāo)原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型，當(dāng)獲取到待檢測(cè)操作數(shù)據(jù)時(shí)，將待檢測(cè)操作數(shù)據(jù)輸入至目標(biāo)原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型，輸出對(duì)應(yīng)的類別；通過下列方式進(jìn)行訓(xùn)練：首先，基于操作數(shù)據(jù)，構(gòu)建多個(gè)抽樣子圖；其次，針對(duì)每個(gè)抽樣子圖，通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)確定節(jié)點(diǎn)嵌入，以及確定與每個(gè)節(jié)點(diǎn)嵌入對(duì)應(yīng)的類別；最后，確定每個(gè)類別的原型嵌入，以及基于原型嵌入確定節(jié)點(diǎn)的類別，以及基于損失函數(shù)優(yōu)化預(yù)訓(xùn)練的原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型，得到目標(biāo)原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型。本申請(qǐng)通過對(duì)預(yù)訓(xùn)練的原型圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練以實(shí)現(xiàn)對(duì)未曾出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)操作進(jìn)行識(shí)別，進(jìn)而提高對(duì)風(fēng)險(xiǎn)操作識(shí)別的準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：高思雨
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國電信股份有限公司技術(shù)創(chuàng)新中心
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19