基本信息:
- 专利标题： 基于图神经网络的以太坊网络异常检测方法、系统和存储介质
- 申请号：CN202210520557.2 申请日：2022-05-13
- 公开(公告)号：CN115378629A 公开(公告)日：2022-11-22
- 发明人： 熊翱 , 童渊征 , 吴启晖 , 黄静 , 郭少勇 , 王威 , 韩红桂 , 公备
- 申请人： 北京邮电大学 , 南京航空航天大学 , 北京工业大学
- 申请人地址： 北京市海淀区西土城路10号; ;
- 专利权人： 北京邮电大学,南京航空航天大学,北京工业大学
- 当前专利权人： 北京邮电大学,南京航空航天大学,北京工业大学
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区西土城路10号; ;
- 代理机构： 北京金咨知识产权代理有限公司
- 代理人： 宋教花
- 主分类号： H04L9/40
- IPC分类号： H04L9/40
摘要：
本发明提供一种基于图神经网络的以太坊网络异常检测方法、系统和存储介质，该方法包括以下步骤：基于收集的以太坊交易数据构建训练用的有向交易图；基于随机游走算法对构建的交易图中的节点进行有偏采样，获得第一节点序列；基于随机游走进行多尺度特征提取来生成多尺度序列组；将生成的多尺度序列组输入Skip‑gram模型将节点映射到向量空间，得到各个节点在向量空间的嵌入表示；基于各个节点在向量空间的嵌入表示利用分类算法对正常节点地址和异常节点地址进行分类，实现对检测模型的训练；利用预训练的检测模型对实际以太坊交易网络进行检测，获得检测结果。本发明的基于图神经网络的以太坊网络异常检测方法更具有针对性、准确性和有效性。
公开/授权文献:
- CN115378629B 基于图神经网络的以太坊网络异常检测方法、系统和存储介质 公开/授权日：2024-08-27