促进特征与拓扑轻量化：一种用于恶意账户检测的以太坊交易图压缩方法

以太坊已成为全球加密货币的主要平台之一，在促进金融生态系统多样化方面发挥着重要作用。然而，监管的相对滞后导致以太坊中恶意活动激增，对资金安全构成严重威胁。现有监管方法通常通过特征工程或大规模交易图挖掘来检测恶意账户。然而，由于交易数据和恶意攻击的巨大规模，这些方法在数据处理和异常检测过程中效率低下且鲁棒性差。对此，我们提出了一种名为 TGC4Eth 的以太坊交易图压缩方法，通过对交易图的特征和拓扑进行轻量化来辅助恶意账户检测。在特征层面，我们根据交易特征的低重要性进行选择，以提高后续检测模型对特征规避攻击的鲁棒性；在拓扑层面，我们采用聚焦和粗化过程来压缩交易图的结构，从而提高检测模型的数据处理和推理效率。大量实验表明，TGC4Eth 在保留交易图连通性的同时，显著提高了现有检测模型的计算效率。此外，TGC4Eth 使现有检测模型能够保持稳定的性能，并对特征规避攻击表现出高鲁棒性。