基于双曲空间图神经卷积网络检测以太坊恶意账户的技术

摘要

随着区块链技术的迅速发展,利用以太坊从事传销、诈骗、洗钱的犯罪行为逐年增加,提出了一种基于双通路图神经卷积网络模型检测以太坊账户地址中恶意行为的识别技术,从而实现了针对以太坊恶意账户的智能化识别。双通路图神经卷积网络融合了图结构化数据在基于黎曼流形的双曲空间和欧氏空间中的表达,从而使得模型具备了挖掘图结构化数据的拓扑信息和全局信息,通过实验验证了该方法优于传统的机器学习分类算法和单一在欧氏空间下建立起的图神经卷积网络分类算法。