基于LightGBM的以太坊恶意账户检测方法

摘要

cqvip: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。