庞氏骗局

摘要： 区块链技术的出现给各行各业带来了新的变革,同时也给诈骗提供了新的平台。作为金融诈骗的代表形式——庞氏骗局借助智能合约在二代区块链上给人们制造了巨大的损失,这不仅影响区块链技术的发展,同时也在一定程度上扰乱了正常的社会经济秩序,因此,对借助区块链技术实施庞氏骗局的相关平台进行监管势在必行。该文选取区块链平台以太坊作为研究对象,设计了一种基于智能合约混合特征的庞氏骗局检测算法。首先根据交易主体间的关联特征判断其是否符合庞氏骗局中回报不公平的金字塔交易形式,提取智能合约交易特征;其次根据智能合约的操作代码在庞氏骗局合约和其他合约出现频率设计了一种新的ITF算法,提取区分庞氏骗局智能合约的操作码特征;最后采用Catboost集成学习算法来训练庞氏骗局检测模型,算法强调多个特征之间的联系,并解决检测算法训练过程中梯度偏差以及预测偏移问题。与其他算法相比,该算法在庞氏骗局检测上具有较高的准确率(精确率=0.89、召回率=0.78、F1值=0.82)。

摘要： 现有庞氏骗局合约检测方法主要结合账户特征和代码特征进行检测,对无账户特征的初步部署智能合约检测精度较低,为此提出一种基于改进卷积神经网络的庞氏骗局合约检测方法。首先,选取初步部署合约的唯一特征操作码作为数据源,改进合成少数类过采样技术生成人工样本,解决数据集样本类分布不均衡问题。然后,创新性引入卷积神经网络用于庞氏骗局智能合约检测,为提升检测精度,改进卷积神经网络,使用不同卷积核进行双路卷积,充分提取数据特征,在融合层进行特征融合。实验结果表明,该方法对初步部署合约具有较高检测精度。

摘要： 区块链技术的崛起已经是一个不可阻挡的趋势,近年来,大量的投资者开始倾向去中心化的数字电子货币。数以万计的智能合约在以太网上部署,但是与之相对应的检测识别技术还未完善,相关反诈骗的研究还处于一个研究较少的状态,检测的准确度还有提升的空间。文章在提取智能合约的账户特征后,预处理形成数据集,并对其进行训练和检测。实验结果表明,不仅检测的准确度得到提升,还能通过检测特征后生成的热图帮助投资者以及研究人员预防诈骗。

摘要： 区块链技术的发展吸引了全球投资者的目光.目前,有数以万计的智能合约部署在以太坊上.在给金融、溯源等诸多行业带来颠覆性的创新之余,以太坊上的部分智能合约含有诸如庞氏骗局等欺诈形式,给全球投资者造成了数百万美元的损失.但是,目前针对互联网金融背景下庞氏骗局的定量识别方法较少,针对以太坊上庞氏骗局合约检测的研究较少,且检测精度有进一步提高的空间,文中提出基于深度神经网络的庞氏骗局合约检测方法.该方法提取出智能合约中有助于识别庞氏骗局的特征,如智能合约的操作码特征和账户特征,形成数据集,而后在数据集上训练模型,在测试集上检测性能.实验结果表明,基于深度神经网络的庞氏骗局合约检测方法具有99.6％的查准率和96.3％的查全率,均优于现有方法.

摘要： P2P的爆雷与覆灭、长租公寓破产后的一地鸡毛、以及近期曝光的一系列低俗网贷广告,让中国的互联网金融成为了众矢之的,舆论对它们是如此的深恶痛绝,批判之声不绝于耳。那么中国互联网金融是不是从一开始就是错误的,是不是象有些人所说的是个巨大的庞氏骗局。

摘要： 庞氏骗局是对金融领域投资诈骗的称呼,是金字塔骗局(Pyramid scheme)的始祖。很多传销集团就是用这一招聚敛钱财的,这种骗术是-个名叫查尔斯·庞兹的投机商人“发明”的。庞氏骗局在中国又称“拆东墙补西墙”“空手套白狼”。

摘要： 从单价9000美元到超过6.4万美元,再到一度跌破3万美元,加密货币比特币在一年时间里走出“过山车”行情。一边“造富”,一边“割韭菜”,剧烈波动表象下,比特币真实价值几何?应如何看待加密货币?不少国际金融业人士表示,很难评估比特币到底有没有实际价值,投资加密货币面临较大风险,投资者应谨慎选择。

摘要： 诺贝尔经济学奖得主保罗•克鲁格曼近日在《纽约时报》发表文章,称比特币乃至整个加密货币为一场“庞氏骗局。自诞生12年来,加密货币对于现实中的经济活动几乎没有起到任何作用。它多以一种投机形式出现在人们视线中,少数几次作为支付手段亮相而不是投机交易的.

摘要： 调查发现,近年来将养老产品"金融化",采用无序扩展、饮鸩止渴的模式吸收老人资金的养老机构泛滥成灾,"拆东补西"的"庞氏骗局"正在一些养老机构"病毒式"传播,一些机构"爆雷"跑路后,不少被围猎的老人生活陷入困境。当下,打着"养老金融"招牌的一些养老机构,以投钱享受"分红利息"利诱老人入局,一旦这类机构资金链断裂,老人的钱也就无法收回。

摘要： 提到金融领域的投资诈骗,多数人的脑海中会跳出来"庞氏骗局"这四个字。在中国,庞氏骗局又被称为"拆东墙补西墙"或"空手套白狼"。简而言之就是利用新投资人的钱来向老投资者支付利息和短期回报,以制造赚钱的假象,进而骗取更多的投资。很多非法的传销集团就是用这一招聚敛钱财的。

摘要： 本发明属于以太坊安全检测技术领域，具体为基于神经网络的以太坊智能合约旁氏骗局检测算法。本发明方法包括，通过骗局合约和安全合约地址数据集，在以太坊网站上收集模型需要的数据(是合约的字节码)；进行数据预处理，提取关键特征；再将提取到的特征输入构建的神经网络模型中进行训练，得到优化的神经网络模型；通过训练好的神经网络模型对未分类的样本进行分类，得到骗局检测结果。测试结果表明，本发明算法可以挖掘字节码中的特征信息，与其它旁氏骗局检测算法相比，本发明不需要手工进行特征提取，且实现了更高的准确性。

摘要： 本申请公开了一种智能庞氏骗局合约识别方法及装置，其中方法包括：获取待识别的智能合约；根据智能合约的字节码，通过反汇编处理方式，提取操作码特征；根据智能合约的字节码提取智能合约对应的控制流图特征；将操作码特征与控制流图特征作为智能合约识别模型的输入，以通过智能合约识别模型的分类运算，得到智能合约对应的智能庞氏骗局合约识别结果。本申请从字节码角度进一步提取操作码和控制流图，利用训练好的智能合约识别模型，通过分析智能合约运行在区块链上的智能合约字节码，可以在合约生成之初就进行预检测，不依赖交易数据，解决了现有的智能庞氏骗局合约识别方式滞后性严重的技术问题。

摘要： 本申请公开了一种智能庞氏骗局检测方法、装置、终端及存储介质，本申请通过将庞氏骗局合约的检测以及洗钱模式账户关系的检测结合起来，对两次检测结果进行迭代交叉检测，提升了检测准确度，使最终结果更加可靠，解决了目前的智能庞氏骗局检测技术检测的准确率不稳定的技术问题。

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。

摘要： 本发明公开了一种针对智能合约中庞氏骗局的漏洞检测方法及系统，本发明首先根据目标智能合约的字节码，提取它的控制流图和数据流图。然后结合庞氏骗局的特点，其在智能合约中的代码表现包括资金注入、合约转账、分红等操作，在字节码中指令中主要涉及CALL和CALLVALUE指令等，以此总结庞氏骗局合约特征，然后以此构造数据流和控制流约束，最后利用约束求解器对其求解，判断目标合约是否具有庞氏骗局特征，以警醒后续用户调用合约，避免该合约对后续调用者造成金融损失。

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。

摘要： 本申请实施例提供一种区块链庞氏骗局的检测方法、装置、设备及存储介质，涉及互联网技术领域，所述方法包括：确定原始数据集，根据所述原始数据集建立针对庞氏骗局的检测模型，所述原始数据集中用于训练的交易特征包括以下至少一者：投资者和收款人的交集比例、赔钱的人在投资者中的占比、交易金额的离散程度；利用所述检测模型对区块链上钱包地址的交易记录进行检测，以确定所述钱包地址是否为庞氏骗局的钱包地址。本申请通过提取各个钱包地址的交易特征来训练机器学习算法建立检测模型，能够在庞氏骗局运营的过程中，根据钱包地址的交易记录提前识别出庞氏骗局。

摘要： 本发明公开了一种基于多模态特征的智能合约庞氏骗局检测方法及系统，该方法首先对智能合约源代码进行序列化表示学习，得到全局词法特征；然后利用静态分析构建智能合约交易属性图，并通过图神经网络提取局部交易特征；利用注意力机制融合全局词法特征和局部交易特征，在次基础上进行庞氏骗局智能合约检测。本发明的优势在于：结合智能合约的全局词法和局部交易两种模态特征，充分提取智能合约代码语义，提升检测的准确性；利用程序切片技术和代码图表示在保留庞氏骗局语义相关代码同时去除噪声代码，提升了检测准确性；本发明基于代码特征和深度学习的检测方法，不依赖其它数据和专家规则，提高检测适用范围和效率，降低了检测成本。

摘要： 本发明公开了区块链庞氏骗局智能合约的识别方法，包括使用庞氏骗局智能合约字节码的数据集，训练用于智能合约字节码识别与分类的庞氏骗局识别模型；用户注册用于识别的区块链网络；在对应的区块链网络中注册用于实时识别链上智能合约部署行为的同步节点；同步节点同步区块链网络中的区块数据，并通过执行交易的方式实现对创建部署智能合约的行为的监视与产生的智能合约字节码的提取；通过庞氏骗局识别模型分类后，对识别到的潜在的庞氏骗局智能合约发送给通知单元进行庞氏骗局的警告。本发明的区块链庞氏骗局智能合约的识别方法、系统及电子设备具有能够实时准确的预测潜在的庞氏骗局智能合约等有害合约的优点。

摘要： 本申请公开了一种智能庞氏骗局检测方法、装置、终端及存储介质，本申请通过将庞氏骗局合约的检测以及洗钱模式账户关系的检测结合起来，对两次检测结果进行迭代交叉检测，提升了检测准确度，使最终结果更加可靠，解决了目前的智能庞氏骗局检测技术检测的准确率不稳定的技术问题。