一种基于图神经网络的以太坊钓鱼节点检测方法

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一种基于图神经网络的以太坊钓鱼节点检测方法
申请号:CN202510612917
申请日期:2025-05-13
公开号:CN120433996A
公开日期:2025-08-05
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于图神经网络的以太坊钓鱼节点检测方法,涉及网络节点分析技术领域,包括:获取以太坊网络的账户及账户对应的交易记录,构建有向加权多重图,所述交易记录包括发送者、接收者、交易金额和交易时间戳;基于有向加权多重图,进行交易数据的提取,并将交易数据作为节点的基本统计特征;基于有向加权多重图内交易记录的时间戳,将有向加权多重图中的节点与其相邻节点之间的交易记录排序,以生成交易记录序列;通过图差异卷积方法提增强钓鱼节点和非钓鱼节点之间的特征差异,并采用图卷积神经网络提取节点的结构特征;对数据进行类别平衡处理,将类别平衡后的节点特征输入到分类模型中对节点进行分类。
技术关键词
节点检测方法 节点特征 节点结构特征 序列特征 统计特征 账户 网络节点分析技术 卷积方法 邻居 矩阵 逻辑 注意力机制 双向长短期记忆网络 卷积神经网络提取 卷积神经网络模型 标签 发送者
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