一种基于有监督学习技术的数字货币交易溯源方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于有监督学习技术的数字货币交易溯源方法和装置，所述方法包括：截获目标节点发送或接收的数字货币交易流量；针对截获的流量所涉及的每笔数字货币交易，统计所述目标节点发送的交易广播消息、接收的交易请求消息的数量，并根据统计的消息的数量构建该笔数字货币交易的特征向量；基于所述笔数字货币交易的特征向量，以及预先训练得到的分类器，溯源该笔数字货币交易是否为所述目标节点创建；其中，所述分类器是根据截获的受控节点发送或接收的数字货币交易流量所构建的训练样本预先训练得到的；其中，受控节点发送或接收的数字货币交易流量中包括由受控节点创建的若干主动交易的流量。应用本发明专利技术能提高数字货币交易溯源精度。字货币交易溯源精度。字货币交易溯源精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于有监督学习技术的数字货币交易溯源方法和装置


[0001]本专利技术涉及计算机
，特别是指一种基于有监督学习技术的数字货币交易溯源方法和装置。

技术介绍

[0002]作为区块链思想的最初实现，以数字货币为首的数字货币发展迅速，交易规模不断攀升，同时，数字货币的去中心化特点和匿名性质，以及它允许用户在世界任何地方即时发送资金的便利性，为犯罪分子进行洗钱、黑市交易等违法行为提供了可乘之机，因此对非法数字货币，尤其是数字货币的交易溯源技术的研究十分有必要。
[0003]现有的数字货币交易溯源技术主要分为两个研究方向：交易层溯源技术和网络层溯源技术。交易层溯源技术是指通过对交易记录的分析，发现匿名交易地址之间的某种关系，如：“共同输入，找零地址”，利用启发式对可能属于同一实体的匿名地址进行聚类，或通过观察交易行为，实现符合特定模式的交易聚类。这种溯源技术只能实现同一实体的地址聚类，无法获得该实体的真实身份信息。
[0004]网络层溯源技术是指通过搜集数字货币网络层流量的信息，分析交易在网络中的传播路径，建立交易与产生该交易的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于有监督学习技术的数字货币交易溯源方法，其特征在于，包括：截获目标节点与其对等节点之间发送或接收的数字货币交易流量；针对截获的流量所涉及的每笔数字货币交易，统计所述目标节点发送的交易广播消息、接收的交易请求消息的数量，并根据统计的消息的数量构建该笔数字货币交易的特征向量；针对每笔数字货币交易，基于该笔数字货币交易的特征向量，以及预先训练得到的分类器，溯源该笔数字货币交易是否为所述目标节点创建；其中，所述分类器是根据截获的受控节点发送或接收的数字货币交易流量所构建的训练样本，基于有监督学习技术预先训练得到的；其中，所述受控节点发送或接收的数字货币交易流量中包括由受控节点创建的若干主动交易的流量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类器具体根据如下方法预先训练得到的：采集受控节点发送或接收的数字货币交易流量，其中包括由受控节点创建的若干主动交易的流量；针对采集的流量所涉及的每笔数字货币交易，统计出所述受控节点发送的交易广播消息、接收的交易请求消息的数量，并根据统计的消息的数量构建该笔数字货币交易的特征向量作为训练样本；通过无监督学习算法计算各笔数字货币交易的特征向量的输出概率；将由所述受控节点创建的主动交易的特征向量标记为正样本，并确定出正样本的输出概率中的最小值；对于其它每笔数字货币交易的特征向量，若该特征向量的输出概率小于所述最小值，则将该特征向量标记为负样本；否则，标记为正样本；利用正、负样本对所述分类器进行训练。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述统计所述目标节点发送的交易广播消息、接收的交易请求消息的数量，并根据统计的消息的数量构建该笔数字货币交易的特征向量，具体包括：构建的该笔数字货币交易的特征向量包括：Inv_Num，Getdata_Num，Ratio，Sum；其中，Inv_Num，Getdata_Num分别表示针对该笔数字货币交易统计出的目标节点发送的交易广播消息的数量、接收的交易请求消息的数量，Ratio表示Inv_Num与Getdata_Num之比，Sum表示Inv_Num与Getdata_Num之和。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述构建该笔数字货币交易的特征向量后，还包括：对所述特征向量进行扩充：将通过无监督学习算法计算出的所述特征向量的输出概率扩充到所述特征向量后，得到扩充后的特征向量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于该笔数字货币交易的特征向量，以及预先训练得到的...

【专利技术属性】
技术研发人员：石瑞生，兰丽娜，时金桥，田传用，王慧娟，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：