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基于交易采样子图的以太坊钓鱼检测方法
1
作者
雷帮春
孟坤
+1 位作者
宋登科
陈大兴
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第3期690-697,共8页
以太坊提供了图灵完备的去中心网络应用开发和部署环境,所充斥的钓鱼诈骗类应用已成为以太坊的最大安全威胁。为提高以太坊钓鱼检测的效率问题,提出一种基于交易采样子图网络的以太坊钓鱼检测方法。构建目标地址的原始交易子图;设计分...
以太坊提供了图灵完备的去中心网络应用开发和部署环境,所充斥的钓鱼诈骗类应用已成为以太坊的最大安全威胁。为提高以太坊钓鱼检测的效率问题,提出一种基于交易采样子图网络的以太坊钓鱼检测方法。构建目标地址的原始交易子图;设计分层网络采样方法和时序映射机制构建它的4种交易采样子图并提取图特征;利用去重特征融合来消除冗余,输出融合特征来训练随机森林分类器。实验验证了该方法的合理性和有效性,获得了较高的F1值。
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关键词
以太坊
钓鱼检测方法
交易采样子图网络
网络采样
方法
图特征
方法
去重特征融合
随机森林分类器
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职称材料
题名
基于交易采样子图的以太坊钓鱼检测方法
1
作者
雷帮春
孟坤
宋登科
陈大兴
机构
北京信息科技大学感知与智能联合实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第3期690-697,共8页
基金
北京市教委科研计划基金项目(KM201911232002)
广东省绿算技术有限公司烽烟研究院科技基金项目(9152223405)。
文摘
以太坊提供了图灵完备的去中心网络应用开发和部署环境,所充斥的钓鱼诈骗类应用已成为以太坊的最大安全威胁。为提高以太坊钓鱼检测的效率问题,提出一种基于交易采样子图网络的以太坊钓鱼检测方法。构建目标地址的原始交易子图;设计分层网络采样方法和时序映射机制构建它的4种交易采样子图并提取图特征;利用去重特征融合来消除冗余,输出融合特征来训练随机森林分类器。实验验证了该方法的合理性和有效性,获得了较高的F1值。
关键词
以太坊
钓鱼检测方法
交易采样子图网络
网络采样
方法
图特征
方法
去重特征融合
随机森林分类器
Keywords
Ethereum
phishing detection methods
transaction sampling subgraph network
network sampling methods
graph feature method
deduplication feature fusion
random forest classifier
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于交易采样子图的以太坊钓鱼检测方法
雷帮春
孟坤
宋登科
陈大兴
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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