一种基于改进的CNN-RF的以太坊庞氏骗局检测方法及系统

摘要

本发明属于区块链异常行为检测领域，提供了一种基于改进的CNN‑RF的以太坊庞氏骗局检测方法及系统。该方法包括，获取以太坊上的智能合约数据；提取智能合约数据的账户特征和操作码特征，将账户特征和操作码特征结合，得到混合特征；基于混合特征，采用CNN特征提取模型，提取得到庞氏骗局合约检测的关键特征；基于关键特征，采用RF分类模型，得到是否是庞氏骗局合约的检测结果。本发明使用卷积神经网络模型来进行关键特征数据的筛选，并融合了随机森林分类器的预测模型的训练和使用，提高了检测精确率。