TSGN：用于识别以太坊钓鱼账户的交易子图网络
密码学与安全
2021-04-21 v2 机器学习
摘要
区块链技术，特别是基于区块链的交易，为我们提供了金融世界中前所未见的信息。与法定货币相比，通过比特币等虚拟货币进行的交易是完全公开的。这些加密货币交易被永久记录在区块链上并可随时获取。因此，这使我们能够从网络视角构建交易网络(TN)来分析区块链中的钓鱼诈骗等非法现象。在本文中，我们提出一种基于交易子图网络(TSGN)的分类模型来识别以太坊中的钓鱼账户。首先我们为每个地址提取交易子图，然后基于不同的映射机制将这些子图扩展为相应的TSGN。我们发现TSGN能提供更多潜在信息以有益于钓鱼账户的识别。此外，有向TSGN通过引入方向属性，能够保留捕捉钓鱼诈骗显著拓扑模式的交易流信息。通过与TSGN比较，有向TSGN确实具有低得多的时空复杂度，有益于图表示学习。实验结果表明，结合网络表示算法，TSGN模型能捕捉更多特征以增强分类算法并提高以太坊网络中钓鱼节点的识别准确率。
引用
@article{arxiv.2104.08767,
title = {TSGN: Transaction Subgraph Networks for Identifying Ethereum Phishing Accounts},
author = {Jinhuan Wang and Pengtao Chen and Shanqing Yu and Qi Xuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.08767},
year = {2021}
}
备注
14 pages, 2 fihures