基于模型堆叠的以太坊钓鱼诈骗账户识别方法

摘要：

近年来,钓鱼诈骗已成为区块链平台中不可忽视的欺诈类型,对用户金融安全构成了重大威胁.为了解决这一问题,本文提出了一种基于区块链交易的网络钓鱼账户检测框架,并以以太坊为例验证了其有效性.具体而言,该框架通过引入数据样本过滤规则来缓解数据不均衡性以及减少计算量,采用级联特征抽取方法以提取有效特征,并基于模型堆叠构建集成分类算法建立模型以识别以太坊上的钓鱼诈骗账户.实验结果表明,该框架能够有效地识别以太坊上的钓鱼诈骗账户,具有一定的实际应用价值.

关键词：区块链、以太坊、钓鱼诈骗、模型堆叠

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.41;P618.130.8;F275

在线出版日期：2024-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1361-1368