本申请公开了一种洗钱团伙检测方法及其相关装置，方法包括：获取去中心化交易所的交易数据；根据交易数据构建交易有向图，交易图中的节点为去中心化交易所中的用户，节点之间的边为用户之间发生的交易，边的方向为资金的流动方向，节点的度为交易的个数；对交易有向图迭代进行多轮边缘弱化，并记录每一轮边缘弱化后的交易有向图中的最大连通团伙和整个迭代过程中最大连通团伙的出现次数；选择出现次数高于次数阈值的最大连通团伙作为强连接团伙；根据各强连接团伙中各用户的持仓变化量及收益检测各强连接团伙是否为洗钱团伙，改善了现有技术采用对单个洗钱用户进行检测的方式，操作检测准确率不高的技术问题。操作检测准确率不高的技术问题。操作检测准确率不高的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
一种洗钱团伙检测方法及其相关装置
[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种洗钱团伙检测方法及其相关装置。
技术介绍
[0002]随着去中心化交易所的快速发展，用户可以在多个去中心化交易所中进行自由交易。由于区块链的匿名性质，交易用户的个人信息难以收集，这导致各自非法交易活动开始出现。在虚拟货币交易中的洗钱行为，几个用户在他们之间进行串通交易，洗钱团伙的成员在交易所内进行多次买卖行为。而洗钱行为在传统的金融市场中是众所周知的操作行为，但是在区块链的去中心化交易所中缺乏可行的方法来对其进行有效的检测。
[0003]现有技术通过对区块链上的洗钱节点(即单个用户)进行检测，但是在实际操作中，洗钱用户并不是单独进行操作，是通过团伙操作形式来进行洗钱，因此，对单个节点进行检测不够准确。
技术实现思路
[0004]本申请提供了一种洗钱团伙检测方法及其相关装置，用于改善现有技术采用对单个洗钱用户进行检测的方式，操作检测准确率不高的技术问题。
[0005]有鉴于此，本申请第一方面提供了一种洗钱团伙检测方法，包括：
[0006]获取去中心化交易所的交易数据；
[0007]根据所述交易数据构建交易有向图，所述交易图中的节点为所述去中心化交易所中的用户，所述节点之间的边为用户之间发生的交易，所述边的方向为资金的流动方向，所述节点的度为交易的个数；
[0008]对所述交易有向图迭代进行多轮边缘弱化，并记录每一轮边缘弱化后的交易有向图中的最大连通团伙和整个迭代过程中最大连通团伙的出现次数；
[0009]选择出现次数高于次数阈值的最大连通团伙作为强连接团伙；
[0010]根据各所述强连接团伙中各用户的持仓变化量及收益检测各所述强连接团伙是否为洗钱团伙。
[0011]可选的，所述对所述交易有向图迭代进行多轮边缘弱化，并记录每一轮边缘弱化后的交易有向图中的最大连通团伙和整个迭代过程中最大连通团伙的出现次数，包括：
[0012]S1、对所述交易有向图中各节点的度减一，得到当前轮次中边缘弱化后的交易有向图；
[0013]S2、判断当前轮次中边缘弱化后的交易有向图中是否存在资金循环回路，若存在，则记录该资金循环回路的结构信息，得到最大连通团伙，并将该最大连通团伙的出现次数加一，执行步骤S3，若不存在，则执行步骤S3；
[0014]S3、判断当前轮次是否等于轮次阈值，若否，则返回步骤S1，若是，则输出各最大连通团伙和各最大连通团伙的出现次数，所述轮次阈值为所述交易有向图中节点的度的最大绝对值减一。
[0015]可选的，所述根据各所述强连接团伙中各用户的持仓变化量及收益检测各所述强连接团伙是否为洗钱团伙，包括：
[0016]计算若干个交易后各所述强连接团伙中各用户的持仓变化量；
[0017]当所述强连接团伙中各用户的持仓变化量均在预置变化区间内时，判定该强连接团伙为疑似洗钱团伙；
[0018]计算各所述疑似洗钱团伙中各用户的买入成本和卖出收入；
[0019]根据所述买入成本和所述卖出收入计算各用户的收益；
[0020]当所述疑似洗钱团伙中各用户的收益绝对值小于或等于收益阈值时，判定该疑似洗钱团伙为洗钱团伙；
[0021]当所述疑似洗钱团伙中各用户的收益绝对值大于收益阈值时，判定该疑似洗钱团伙为非洗钱团伙；
[0022]其中，所述收益阈值根据所述卖出收入确定。
[0023]可选的，所述方法还包括：
[0024]从所述交易数据中提取所述洗钱团伙对应的目标交易数据，并标定所述目标交易数据的标签为洗钱团伙，标定非洗钱团伙对应的非目标交易数据为正常交易团伙，得到数据集；
[0025]通过所述数据集训练神经网络模型，得到洗钱团伙检测模型；
[0026]通过所述洗钱团伙检测模型对新生产的交易数据进行洗钱团伙检测。
[0027]本申请第二方面提供了一种洗钱团伙检测装置，包括：
[0028]获取单元，用于获取去中心化交易所的交易数据；
[0029]图构建单元，用于根据所述交易数据构建交易有向图，所述交易图中的节点为所述去中心化交易所中的用户，所述节点之间的边为用户之间发生的交易，所述边的方向为资金的流动方向，所述节点的度为交易的个数；
[0030]边缘弱化单元，用于对所述交易有向图迭代进行多轮边缘弱化，并记录每一轮边缘弱化后的交易有向图中的最大连通团伙和整个迭代过程中最大连通团伙的出现次数；
[0031]选择单元，用于选择出现次数高于次数阈值的最大连通团伙作为强连接团伙；
[0032]检测单元，用于根据各所述强连接团伙中各用户的持仓变化量及收益检测各所述强连接团伙是否为洗钱团伙。
[0033]可选的，所述边缘弱化单元，具体包括：
[0034]运算单元，用于对所述交易有向图中各节点的度减一，得到当前轮次中边缘弱化后的交易有向图；
[0035]第一判断单元，用于判断当前轮次中边缘弱化后的交易有向图中是否存在资金循环回路，若存在，则记录该资金循环回路的结构信息，得到最大连通团伙，并将该最大连通团伙的出现次数加一，触发第二判断单元，若不存在，则触发第二判断单元；
[0036]所述第二判断单元，用于判断当前轮次是否达到所述交易有向图中节点的度的最大绝对值，若否，则触发所述运算单元，若是，则输出各最大连通团伙和各最大连通团伙的出现次数。
[0037]可选的，所述检测单元，具体用于：
[0038]计算若干个交易后各所述强连接团伙中各用户的持仓变化量；
[0039]当所述强连接团伙中各用户的持仓变化量均在预置变化区间内时，判定该强连接团伙为疑似洗钱团伙；
[0040]计算各所述疑似洗钱团伙中各用户的买入成本和卖出收入；
[0041]根据所述买入成本和所述卖出收入计算各用户的收益；
[0042]当所述疑似洗钱团伙中各用户的收益绝对值小于或等于收益阈值时，判定该疑似洗钱团伙为洗钱团伙；
[0043]当所述疑似洗钱团伙中各用户的收益绝对值大于收益阈值时，判定该疑似洗钱团伙为非洗钱团伙；
[0044]其中，所述收益阈值根据所述卖出收入确定。
[0045]可选的，还包括：检测模型构建单元，用于：
[0046]从所述交易数据中提取所述洗钱团伙对应的目标交易数据，并标定所述目标交易数据的标签为洗钱团伙，标定非洗钱团伙对应的非目标交易数据为正常交易团伙，得到数据集；
[0047]通过所述数据集训练神经网络模型，得到洗钱团伙检测模型；
[0048]通过所述洗钱团伙检测模型对新生成的交易数据进行洗钱团伙检测。
[0049]本申请第三方面提供了一种洗钱团伙检测设备，所述设备包括处理器以及存储器；
[0050]所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
[0051]所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行第一方面任一种所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种洗钱团伙检测方法，其特征在于，包括：获取去中心化交易所的交易数据；根据所述交易数据构建交易有向图，所述交易图中的节点为所述去中心化交易所中的用户，所述节点之间的边为用户之间发生的交易，所述边的方向为资金的流动方向，所述节点的度为交易的个数；对所述交易有向图迭代进行多轮边缘弱化，并记录每一轮边缘弱化后的交易有向图中的最大连通团伙和整个迭代过程中最大连通团伙的出现次数；选择出现次数高于次数阈值的最大连通团伙作为强连接团伙；根据各所述强连接团伙中各用户的持仓变化量及收益检测各所述强连接团伙是否为洗钱团伙。2.根据权利要求1所述的洗钱团伙检测方法，其特征在于，所述对所述交易有向图迭代进行多轮边缘弱化，并记录每一轮边缘弱化后的交易有向图中的最大连通团伙和整个迭代过程中最大连通团伙的出现次数，包括：S1、对所述交易有向图中各节点的度减一，得到当前轮次中边缘弱化后的交易有向图；S2、判断当前轮次中边缘弱化后的交易有向图中是否存在资金循环回路，若存在，则记录该资金循环回路的结构信息，得到最大连通团伙，并将该最大连通团伙的出现次数加一，执行步骤S3，若不存在，则执行步骤S3；S3、判断当前轮次是否等于轮次阈值，若否，则返回步骤S1，若是，则输出各最大连通团伙和各最大连通团伙的出现次数，所述轮次阈值为所述交易有向图中节点的度的最大绝对值减一。3.根据权利要求1所述的洗钱团伙检测方法，其特征在于，所述根据各所述强连接团伙中各用户的持仓变化量及收益检测各所述强连接团伙是否为洗钱团伙，包括：计算若干个交易后各所述强连接团伙中各用户的持仓变化量；当所述强连接团伙中各用户的持仓变化量均在预置变化区间内时，判定该强连接团伙为疑似洗钱团伙；计算各所述疑似洗钱团伙中各用户的买入成本和卖出收入；根据所述买入成本和所述卖出收入计算各用户的收益；当所述疑似洗钱团伙中各用户的收益绝对值小于或等于收益阈值时，判定该疑似洗钱团伙为洗钱团伙；当所述疑似洗钱团伙中各用户的收益绝对值大于收益阈值时，判定该疑似洗钱团伙为非洗钱团伙；其中，所述收益阈值根据所述卖出收入确定。4.根据权利要求1所述的洗钱团伙检测方法，其特征在于，所述方法还包括：从所述交易数据中提取所述洗钱团伙对应的目标交易数据，并标定所述目标交易数据的标签为洗钱团伙，标定非洗钱团伙对应的非目标交易数据为正常交易团伙，得到数据集；通过所述数据集训练神经网络模型，得到洗钱团伙检测模型；通过所述洗钱团伙检测模型对新生产的交易数据进行洗钱团伙检测。5.一种洗钱团伙检测装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取去中心化交易所的交易数据；
图构建单元，用于根据所述交易数据构建交易有向图，所述交易图中的节点为所述去中心化交易所中的用户，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑子彬，丁湲珺，陈伟利，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：
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