您当前的位置: > 详细浏览

基于交易特征对以太网多类型非法账户的分析与预测

摘要:日益频繁的非法交易行为妨害以太坊安全交易,针对电子货币的匿名性使得非法交易行为难于跟踪分析问题。以以太坊平台交易数据作为数据源,以被标记得非法账户和未标记的正常账户数据集作为训练集,利用交易数据的特征属性为构造基础,通过CatBoost算法对其中包含多种类型的非法账户进行整体预测。其过程通过T-SNE算法实现交易特征的降维可视化,采用多倍交叉验证,引入SHAP Value因子判断特征影响的正负属性,所建立模型的预测效果准确率达到了94.29%,感受者曲线下面积(AUC)数值的评估度量达到了0.9846。建议的方案较为准确的预测以太坊交易平台上存在的非法行为,有效改善基于区块链的交易环境。

版本历史

[V1] 2022-06-06 09:46:50 ChinaXiv:202206.00072V1 下载全文
点击下载全文
许可声明
metrics指标
  • 点击量142
  • 下载量67
评论
分享
邀请专家评阅