[发明专利]一种基于图神经网络的区块链恶意节点检测方法在审
| 申请号： | 202310353953.5 | 申请日： | 2023-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN116662992A | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 王兴伟;王鑫;张大峰;何强;刘园 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06Q20/38;G06N3/048;G06F16/27;G06N3/0464;H04L9/40 |
| 代理公司： | 沈阳优普达知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21234 | 代理人： | 陈曦 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明的一种基于图神经网络的区块链恶意节点检测方法，包括：步骤1：采集区块链平台中各个节点的历史数据，并对历史数据集进行预处理，生成检测数据样本集，并将检测数据样本集分为训练集、验证集和测试集；步骤2：构建并优化基于图神经网络的区块链恶意节点检测模型，并通过训练集、验证集对模型进行训练；步骤3：采集区块链平台上的最新数据，利用训练好的基于图神经网络的区块链恶意节点检测模型进行恶意节点检测。本发明的恶意节点检测方法，结合图神经网络的强大嵌入能力并使用改进的参数初始化方法，能够可迁移、大范围地检测区块链恶意节点，并同时具备高效的检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 区块 恶意 节点 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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