一种区块链的诈骗账户检测方法、装置及相关设备制造方法及图纸

本申请公开了一种区块链的诈骗账户检测方法、装置及相关设备，该方法包括：获取目标账户的交易信息，并基于所述交易信息构建目标账户的特征向量，所述特征向量用于表征目标账户自身的交易情况以及与其他账户的交易关系；将所述特征向量输入至训练后的诈骗账户检测模型，得到目标账户的账户类型；其中，所述账户类型包括正常账户和诈骗账户，所述诈骗账户检测模型为以区块链上各账户的特征向量为训练样本，以各账户的账户类型作为训练标签训练得到。本申请根据账户的交易信息通过训练后的诈骗账户检测模型检测出所述账户是否为诈骗账户，可以有效的阻止和预防钓鱼诈骗。可以有效的阻止和预防钓鱼诈骗。可以有效的阻止和预防钓鱼诈骗。

【技术实现步骤摘要】
一种区块链的诈骗账户检测方法、装置及相关设备


[0001]本申请涉及区块链
，更具体地说，是涉及一种检测模型的训练方 法、诈骗账户检测方法及相关设备。

技术介绍

[0002]随着区块链数字货币的流行，各种欺诈行为也在区块链系统中滋生。特别 是区块链上的钓鱼诈骗，从各种区块链系统上骗取了大量的金额，这严重威胁 了区块链上的交易安全，因此检测和防止钓鱼诈骗成为区块链生态中重要的 技术问题。但是，区块链上的钓鱼诈骗与传统的网络钓鱼诈骗存在几个明显的 差异。首先，钓鱼诈骗的目标不是敏感信息而是加密货币；其次，区块链上的 交易记录是公开可获取的。
[0003][0004]传统的网络钓鱼诈骗被定义为通过模仿官方网络网站或者信息来给用户 下套，目的是获取用户的私人信息，如用户名、密码和账号。它通常以发送一 个虚假的来自权威组织机构的信息开始，要求受害者们通过点击一个指向钓 鱼网站的伪装的URL来更新他们的信息。自钓鱼诈骗专利技术以来，学者已经提 出了许多基于视觉相似度、关联规则和支持向量机(SVM)等钓鱼检测方法。 各种因素已被证明与网络钓鱼检本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种区块链的诈骗账户检测方法，其特征在于，包括：获取目标账户的交易信息，并基于所述交易信息构建目标账户的特征向量，所述特征向量用于表征目标账户自身的交易情况以及与其他账户的交易关系；将所述特征向量输入至训练后的诈骗账户检测模型，得到目标账户的账户类型；其中，所述账户类型包括正常账户和诈骗账户，所述诈骗账户检测模型为以区块链上各账户的特征向量为训练样本，以各账户的账户类型作为训练标签训练得到。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述诈骗账户检测模型的训练过程，包括：获取账户集合，以及为每一账户打上标签，所述标签包括正常账户和诈骗账户；构建每一账户的特征向量，并将每一账户的特征向量输入至诈骗账户检测模型，确定每一账户的分类结果；以每一账户的分类结果趋近于所述账户的标签为目标，更新所述诈骗账户检测模型的参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述诈骗账户检测模型包括多个独立的分类器，所述将各账户的特征向量输入至诈骗账户检测模型，确定每一账户的分类结果的过程，包括：将标记为正常账户的各账户划分成N份，得到N份标记为正常账户的账户，N为所述分类器的数量；将每一份标记为正常账户的账户联合所有标记为诈骗账户的账户，确定为一个训练子集，得到N个训练子集；为每一训练子集分配一分类器，将每一训练子集的账户的特征向量输入至相应的分类器中，以分类器的输出作为所述分类结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述以每一账户的分类结果趋近于所述账户的标签为目标，更新所述诈骗账户检测模型的参数的过程，包括：以分类器对一账户的输出趋近于所述账户的标签为目标，更新所述分类器的参数。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述特征向量输入至训练后的诈骗账户检测模型，得到目标账户的账户类型的过程，包括：将所述特征向量输入至训练后的诈骗账户检测模型，得到各分类器的输出；判断是否每一分类器的输出均为诈骗账户；若是，将所述目标账户的分类结果确定为诈骗账户；若否，将所述目标账户的分类结果确定为正常账户。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取账户集合，以及为每一账户打上标签的过程，包括：从一区块链...

【专利技术属性】
技术研发人员：李志伟，
申请(专利权)人：广东启链科技有限公司，
类型：发明
国别省市：