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基于LightGBM的以太坊恶意账户检测方法
被引量：
12
1
作者
边玲玉
张琳琳
+1 位作者
赵楷
石飞
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2020年第4期73-80,共8页
由于区块链匿名性的特点,以太坊逐渐成为恶意账户利用漏洞攻击、网络钓鱼等手段实施欺诈的平台。针对上述问题,文章提出了一种基于Light GBM的以太坊恶意账户检测方法。首先通过收集并标注8028个以太坊账户,基于交易历史规律提取手工特...
由于区块链匿名性的特点,以太坊逐渐成为恶意账户利用漏洞攻击、网络钓鱼等手段实施欺诈的平台。针对上述问题,文章提出了一种基于Light GBM的以太坊恶意账户检测方法。首先通过收集并标注8028个以太坊账户,基于交易历史规律提取手工特征;然后使用自动特征构造工具featuretools提取统计特征;最后通过融合的两类特征训练Light GBM分类器完成以太坊恶意账户检测。实验结果表明,文章提出方法的F1值为94.9%,相较于SVM、KNN等方法更加高效准确,引入手工特征有效提升了恶意账户的检测性能。
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关键词
区块链
恶意账户检测
以太坊
LightGBM
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题名
基于LightGBM的以太坊恶意账户检测方法
被引量：
12
1
作者
边玲玉
张琳琳
赵楷
石飞
机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆大学网络空间安全学院
出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2020年第4期73-80,共8页
基金
国家自然科学基金[61867006]
新疆维吾尔自治区科技厅创新环境建设专项[PT1811]
+2 种基金
新疆维吾尔自治区高校科研计划[XJEDU2017T002,XJEDU2017M005]
新疆维吾尔自治区创新环境(人才、基地)建设专项(自然科学基金)联合基金[2019D01C062,2019D01C041]
国家级大学生创新计划[201910755030]。
文摘
由于区块链匿名性的特点,以太坊逐渐成为恶意账户利用漏洞攻击、网络钓鱼等手段实施欺诈的平台。针对上述问题,文章提出了一种基于Light GBM的以太坊恶意账户检测方法。首先通过收集并标注8028个以太坊账户,基于交易历史规律提取手工特征;然后使用自动特征构造工具featuretools提取统计特征;最后通过融合的两类特征训练Light GBM分类器完成以太坊恶意账户检测。实验结果表明,文章提出方法的F1值为94.9%,相较于SVM、KNN等方法更加高效准确,引入手工特征有效提升了恶意账户的检测性能。
关键词
区块链
恶意账户检测
以太坊
LightGBM
Keywords
blockchain
malicious account detection
Ethereum
LightGBM
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LightGBM的以太坊恶意账户检测方法
边玲玉
张琳琳
赵楷
石飞
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2020
12
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