| 基于網(wǎng)絡表示學習的區(qū)塊鏈異常交易檢測 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：470 K | |
| 標簽： 區(qū)塊鏈 異常檢測 網(wǎng)絡表示學習 | |
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| 文檔介紹：由于具有巨大的流通市值、龐大的用戶量和賬戶匿名性的特點，區(qū)塊鏈交易頻繁受到盜竊、龐氏騙局、欺詐等異常行為的威脅。針對區(qū)塊鏈異常交易，提出一種網(wǎng)絡表示學習模型DeepWalk-Ba用于特征提取，以比特幣為例，對區(qū)塊鏈交易的網(wǎng)絡結構和屬性進行學習，從交易的鄰域結構中挖掘隱含信息作為節(jié)點特征，再使用5種有監(jiān)督和1種無監(jiān)督的機器學習算法進行異常檢測。實驗表明，有監(jiān)督模型隨機森林表現(xiàn)最好，達到了99.3%的精確率和86.4%的召回率，比使用傳統(tǒng)的特征提取方法的異常檢測模型具有更好的檢測效果。 | |
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