[发明专利]一种针对以太坊平台的交易行为追踪方法及系统

说明书

一种针对以太坊平台的交易行为追踪方法，包括步骤：S1：从以太坊平台上获取交易记录并构建时序‑交易金额时间片网络；S2：在步骤S1中构建的网络中，随机删除一定比例的连边作为测试集的正样本，将网络中剩余的连边作为训练集的正样本；S3：将步骤S2中删除连边后的时间片网络采用时序‑交易金额有偏好的游走采样策略进行学习，从而得到各节点的特征向量；S4：采用逻辑回归分类器对步骤S3中训练集的特征向量进行学习，并对测试集中的特征向量进行预测。本发明还提出了一种以太坊平台的交易行为追踪系统。本发明在交易追踪任务中能够挖掘出潜在信息，并且具有较好的准确率以及可适用于多种交易场景。

技术领域

本发明涉及区块链领域，更具体地说，涉及一种针对以太坊平台的交易行为追踪方法。

背景技术

区块链是一个去中心化的分布式电子账本，其优势在于拥有去中心化、不可篡改、全程留痕、公开透明以及可追溯等特点，基于以上特点，区块链不仅奠定其信任的基础，更是创造了可靠的合作机制，并且具有广阔的应用前景。尤其是在数字货币交易领域，主打隐私保护、匿名的加密货币受到了广泛关注。其中，以太坊平台是一个开源且具有智能合约功能的公共区块链平台，被大众称为区块链2.0。将以太坊与比特币相比，以太坊平台不仅支持智能合约，而且能够允许任何人在平台上创建和使用去中心化应用。

近年来，随着区块链蓬勃发展，以太坊平台上的交易投资行为变得更加频繁，与此同时，某些非法活动也变得异常活跃。首先，区块链具有匿名性，在保护用户隐私的同时，也是非法活动的温床；其次，以太坊平台对于智能合约的开发具有简易性和开放性，只需编写简单的代码即可对虚拟加密货币进行ICO招募融资。目前由于以太坊平台监管力度较为薄弱，没有任何机构或组织为其做信用背书，容易出现过高的币值波动的情况，并且容易滋生利用数字加密货币进行欺诈诱骗、偷税漏税、勒索洗钱等违法犯罪的行为。当上述非法行为发生后，如何及时的预测与追踪资金流向、识别违法犯罪团伙和寻回损失资金都是亟待解决的问题。在专利号为CN111461711A的专利文献中，公开了一种区块链交易的追踪系统。其主要的交易追踪模块是通过考虑图的中心化算法对目标地址进行过滤，即去除一些小额资金“粉末”，并且使用脑树图展现所述目标源地址的资金来源信息和资金去向信息。但是该专利文献仍存在某些不足之处，例如犯罪团伙会想方设法转移非法所得资产，所以该专利文献忽略所有小额资金的做法是不可取的，并且可能存在丢失某些潜在信息的风险，这不利于对资金流向进行及时准确的追踪。

发明内容

本发明要克服现有技术的上述缺点，提供一种针对以太坊平台的交易行为追踪方法和系统。本发明方法是用以解决当非法行为产生之后资金流向的问题。本发明能够对资金流向采取交易时间和交易金额有偏好性的追踪，从而较为准确的挖掘出违法犯罪团伙的资金链流向。

本发明是针对非法行为发生之后，在如何追踪资金流向的问题上，提出了一种针对以太坊平台的交易行为追踪方法。首先，根据以太坊平台用户之间的交易记录，如交易时间、交易金额等信息。将用户的交易记录作为连边构建动态的交易网络，提出了时序-交易金额时间片网络。其次，本发明在基于以太坊交易数据的特性，提出了一种时序-交易金额有偏好的游走策略。进一步地，用此策略对时序-交易金额时间片网络进行网络表示学习，进而挖掘出潜在的信息。当获得各节点的特征向量之后，使用特征向量进行分类学习，从而达到以太坊平台中交易追踪的目的。

首先，本发明提供了一种对以太坊平台的交易追踪问题的新思路，从复杂网络的角度研究以太坊平台中的交易追踪问题，提出了一个应用于以太坊平台的交易追踪框架。其次，根据以太坊平台用户之间交易记录，如交易时间、交易金额等信息。将用户的交易记录作为连边构建动态的交易网络，提出了时序-交易金额时间片网络。此外，还提出了一种时序-交易金额有偏好的游走策略，通过该创新的网络表示方法挖掘出用户交易之间潜在的信息，从而利用特征向量进行分类学习。最后，针对追踪效率不高的交易追踪方法，本发明对真实的以太坊平台的数据集进行了交易追踪实验。实验结果表明，本发明提出的框架在交易追踪的问题上明显优于基准线。根据以上所述，本发明的技术方案有助于为以太坊平台创造良好的投资环境、增强平台监管效果以及促进平台的可持续发展。