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基于时序交易图注意力神经网络的以太坊恶意账户检测
文献摘要：
随着区块链的迅速发展,利用以太坊从事传销、诈骗、洗钱等犯罪行为逐年增加,因此对于以太坊账户的检测成为了破解新型犯罪的一种有效方法.文章提出将交易时间信息融入到以太坊地址账户特征的模型,从而检测以太坊账户是否为恶意账户.模型对传统的注意力网络进行改进,通过融合时序交易时间图注意力的神经网络实现了地址账户特征的最终表达.实验结果表明,该模型优于传统的机器学习分类算法和图神经网络分类算法.
文献关键词：
图注意力机制;时间核函数;以太坊地址
中图分类号：
作者姓名：
石拓;梁飞;尚钢川;田洋俊
作者机构：
北京警察学院公安管理系,北京 102202;北京市公安局海淀分局警务支援大队,北京 100089;金寨县公安局,六安 237351
文献出处：
引用格式：
[1]石拓;梁飞;尚钢川;田洋俊-.基于时序交易图注意力神经网络的以太坊恶意账户检测)[J].信息网络安全,2022(10):69-75
A类：
以太坊地址,时间核函数
B类：
注意力神经网络,恶意,传销,诈骗,洗钱,犯罪行为,新型犯罪,时间信息,账户特征,注意力网络,机器学习分类算法,图神经网络,神经网络分类,图注意力机制
AB值：
0.253906
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