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一种基于图神经网络的多通道区块链钓鱼节点检测方法

摘要

本发明公开一种基于图神经网络的多通道区块链钓鱼节点检测方法,包括步骤:根据区块链交易信息构建网络序列型动态整体交易网络图和动态交易模式子图;获得时间加权交易连边;学习目标节点的用户潜在特征和交易模式特征;获得组合特征输入到检测模块中获得最终检测结果;利用目标节点的真实类标与最终检测结果对检测模型进行训练,获得多通道区块链钓鱼节点检测模型。本发明的钓鱼节点检测方法,采用基于图神经网络的节点分类与节点交易模式识别双通道,可以有效提取用户节点的潜在特征与其交易模式特征,提高区块链钓鱼节点检测模型的有效性,实现对区块链钓鱼节点的检测。

著录项

  • 公开/公告号CN113283902A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN202110654086.X

  • 发明设计人 陈晋音;张敦杰;黄国瀚;

    申请日2021-06-11

  • 分类号G06Q20/38(20120101);G06Q40/04(20120101);G06N3/04(20060101);G06K9/62(20060101);H04L29/06(20060101);

  • 代理机构33224 杭州天勤知识产权代理有限公司;

  • 代理人何秋霞;胡红娟

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号

  • 入库时间 2023-06-19 12:18:04

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-05-09

    授权

    发明专利权授予

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