[发明专利]一种基于子图匹配的面向以太坊的异常交易行为检测方法

说明书

本发明提供了一种基于子图匹配的面向以太坊的异常交易行为检测方法。该方法包括：对以太坊历史交易详细数据进行处理解析，利用交易数据构建交易数据集；根据交易数据集中的交易输入地址、交易输出地址、交易时间戳和交易金额信息，提取以太坊异常交易的行为特征，构建以太坊交易流图：根据以太坊异常交易行为特征制定各种异常交易行为对应的匹配规则；利用各种以太坊异常交易的特征子图根据匹配规则对以太坊交易流图进行检测，根据检测结果获取以太坊交易流图中的以太坊异常交易行为。本发明针对以太坊的特点，通过充分利用不同类型的异常交易行为的相似性与差异性，提取了异常交易行为的匹配规则，保证了算法对检测多种异常交易行为的准确性。

技术领域

本发明涉及以太坊技术领域，尤其涉及一种基于子图匹配的面向以太坊的异常交易行为检测方法。

背景技术

以太坊作为一个数字货币平台，具有开放性和匿名性。早期的面向以太坊的异常交易研究主要集中是基于机器学习算法检测智能合约，使用子图匹配算法检测以太坊异常交易的研究相对较少。

子图匹配算法是从交易与交易之间的关联情况入手，可以从多个维度对异常交易进行检测。因此，开发一种基于子图匹配的面向以太坊的异常交易行为的检测方法，是非常重要且有意义的。

在子图匹配领域中，最基础的问题是怎样在大规模的图数据中查找与被查询图相同或相似的子图模式即子图同构。子图匹配问题可以分为两类：第一类为精确子图匹配，在图数据查找所有与查询图相似的图或子图，查询标准为子图同构。第二类则为非精确子图匹配或模糊子图匹配，通过不同的相似度标准在图数据集中查找所有与查询图相似的图或子图。

根据不同的基于实际应用的需求，精确子图匹配问题可以被分为下面两个子类别：基于目标图集合的精确子图匹配问题：给定查询图C，目标图集合S，找出S中所有包含图C的目标图；基于目标图的精确子图匹配问题：给定查询图C，目标图F，在F上找到所有与C同构的子图。无论是基于目标图集合还是基于目标图的精确子图匹配问题，现有的解决方案都是先过滤再验证。首先使用过滤算法，把多数不匹配规则的数据过滤出去来获得规模相对较小的候选集；下一步在过滤后的候选集中进行子图同构搜索。

现有技术中一种基于交易流图匹配的比特币异常交易实体识别方法包括：

步骤1,处理比特币历史交易详细数据,并进行地址聚类,构建地址集群数据集；

步骤2,从交易输入地址、交易输出地址、交易时间戳和交易金额四方面,提取比特币异常交易实体输入特征和输出特征；

步骤3,构建比特币历史交易详细信息交易流图；

步骤4,根据步骤2提取的比特币异常交易实体输入特征和输出特征,构建比特币异常交易实体的输入交易模式和输出交易模式；

步骤5,在步骤3构建的交易流图中,利用子图匹配算法,根据步骤4的比特币异常交易实体交易模式，分别对比特币异常交易实体的输入交易模式和输出交易模式进行匹配检测，从而识别出比特币异常交易实体。

上述现有技术中的基于交易流图匹配的比特币异常交易实体识别方法的缺点包括：该方法虽然使用了图算法对异常交易进行研究，但是对异常交易行为的划分比较简单粗略，只提出了两种类型的异常交易行为；而且此研究只针对比特币领域，在现有的研究中，基于图算法的面向以太坊的异常交易行为检测方法研究较少。

发明内容

本发明的实施例提供了一种基于子图匹配的面向以太坊的异常交易行为检测方法，以实现有效检测面向以太坊的异常交易行为。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

一种基于子图匹配的以太坊异常交易行为检测方法，包括：

对以太坊历史交易详细数据进行处理解析，得到包括交易ID、交易时间戳、交易输入地址、交易输出地址和交易金额在内的交易数据，利用所有的交易数据构建交易数据集；