一种基于GPU加速计算的交易行为检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于GPU加速计算的交易行为检测方法及装置。该交易行为检测方法通过多次迭代的方式逐步逼近符合条件的V值的分布来判断是否是环路中的一部分和判断洗售交易行为的程度。另一方面，该交易行为检测方法以边为逻辑线程单位，将检测任务拆分成多个子任务分别计算，可以方便地用GPU开发实现，从而充分利用GPU的多核并行计算特性，获得了较高的检测效率。检测效率。检测效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于GPU加速计算的交易行为检测方法及装置


[0001]本专利技术涉及一种交易行为检测方法，尤其涉及一种利用GPU的多核并行计算特性实现，针对区块链市场中洗售交易行为的检测方法，同时也涉及相应的交易行为检测装置，属于金融科技


技术介绍

[0002]区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的链式数据结构，它以密码学的方式实现了不可篡改和不可伪造的分布式账本。当前，区块链技术受到高度关注，被认为是互联网之后的又一次重要的技术变革。我国也明确指出，要推动智能合约、共识算法、加密算法、分布式系统等区块链技术的技术创新。
[0003]洗售交易行为指的是在区块链市场交易过程中，同一账户的自卖自买行为或者几个账户之间的循环交易行为。图1所示是洗售交易行为的几种典型形式，其中A类型为自交易类型，即用同一个账号来进行买入和卖出；B、C、D、E、F类型为多个账户之间进行的循环交易类型，在交易完成后每个账户的市场地位不发生变化。这类洗售交易行为的目的一般是为了操作交易价格或者制造市场的虚假繁荣，往往会对市场和用户带来巨额损失，因此被有关法律法规所禁止。但是，目前还没有针对洗售交易行为的成熟检测技术手段。
[0004]在申请号为201310587433.7的中国专利申请中，公开了一种循环交易路径检测的示例系统和方法。在一个示例中，生成包括节点和将节点相互连接的有向边的有向图。有向图基于描述多个参与方以及所述参与方之间的多个交易的信息。接收感兴趣的循环路径长度。识别有向图的强连通分量。在强连通分量的每一个内，发现具有与感兴趣的循环路径长度相等的长度的每个循环路径。对于每个发现的循环路径，由该路径的有向边表示的交易被表示为相关的交易。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的首要技术问题在于提供一种基于GPU加速计算的交易行为检测方法。该方法可以利用GPU的多核并行计算特性，针对区块链市场中的洗售交易行为实现快速检测。
[0006]本专利技术所要解决的另一技术问题在于提供一种基于GPU加速计算的交易行为检测装置。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用下述的技术方案：
[0008]根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种基于GPU加速计算的交易行为检测方法，至少包括环路检测步骤和洗售检测两个步骤；其中，
[0009]在环路检测步骤中，在通过多次迭代、逐步求解，使得对于任意的边均趋近于V
to
‑
V
from
≥1；经过足够多次迭代后，满足该条件的边即为非环路中的边；
[0010]在洗售检测步骤中，只针对环路中的边，通过多次迭代、逐步求解，使得对于任意的边来说均趋近于V
to
‑
V
from
＝M，经过足够多次迭代后，依然不满足该条件的边即为洗售交
易行为的边，相应的洗售程度为其中，M为洗售交易行为的交易量，V
from
表示一个交易边中付出数字资产的节点所对应的V值，用V
to
表示交易中接受数字资产的节点所对应的V值。
[0011]其中较优地，将所有的交易行为看作一个交易图，其中参与交易的账号为交易图的顶点V；每笔交易看作一个有向边E，其方向为数字资产的转移方向。
[0012]其中较优地，以边为逻辑线程单位，将洗售交易检测任务拆分成多个子任务，分别由GPU进行并行计算。
[0013]其中较优地，为所有地址字符串建立索引表，将其转换为整数ID；使用多个数组保存交易数据。
[0014]其中较优地，在每次迭代结束后，将所有X值的数组保存一个副本，每个计算线程只读取上次迭代的副本的值。
[0015]其中较优地，对于“+＝”操作符，使用cuda编程框架提供的“atomicAdd”原子操作原语来代替。
[0016]其中较优地，每次迭代改变的速度设置为0.1到0.2。
[0017]其中较优地，在环路检测步骤中，将所有不在环路中的交易边都删除，只保留所有涉及环路的边。
[0018]根据本专利技术实施例的第二方面，提供一种基于GPU加速计算的交易行为检测装置，包括处理器和存储器，所述处理器读取所述存储器中的计算机程序，用于执行以下操作：
[0019]在环路检测步骤中，在通过多次迭代、逐步求解，使得对于任意的边均趋近于V
to
‑
V
from
≥1；经过足够多次迭代后，满足该条件的边即为非环路中的边；
[0020]在洗售检测步骤中，只针对环路中的边，通过多次迭代、逐步求解，使得对于任意的边来说均趋近于V
to
‑
V
from
＝M，经过足够多次迭代后，依然不满足该条件的边即为洗售交易行为的边，相应的洗售程度为其中，M为洗售交易行为的交易量，V
from
表示一个交易边中付出数字资产的节点所对应的V值，用V
to
表示交易中接受数字资产的节点所对应的V值。
[0021]其中较优地，所述处理器为GPU。
[0022]与现有技术相比较，本专利技术所提供的交易行为检测方法不再是通过遍历所有的组合情况来寻找洗售交易行为，而是通过多次迭代的方式逐步逼近符合条件的V值的分布来判断是否是环路中的一部分和判断洗售交易行为的程度。该交易行为检测方法以边为逻辑线程单位，将检测任务拆分成多个子任务分别计算，可以方便地用GPU开发实现，从而充分利用GPU的多核并行计算特性，实现了较高的检测效率。
附图说明
[0023]图1为洗售交易行为的几种典型形式示意图；
[0024]图2为本专利技术实施例中，环路检测步骤的流程图；
[0025]图3为本专利技术实施例中，对于只有两个节点的非循环交易的迭代过程示意图；
[0026]图4为本专利技术实施例中，对于三个节点的非循环交易的迭代过程示意图；
[0027]图5为本专利技术实施例中，对于循环交易来说无法达到平衡状态的示意图；
[0028]图6为本专利技术实施例中，环路检测步骤中迭代第1次的结果示意图；
[0029]图7为本专利技术实施例中，环路检测步骤中迭代第10次的结果示意图；
[0030]图8为本专利技术实施例中，环路检测步骤中迭代第40次的结果示意图；
[0031]图9为本专利技术实施例中，环路检测步骤中迭代第160次的结果示意图；
[0032]图10为本专利技术实施例中，对于包含n笔交易的交易图进行一次迭代所需要的时间趋势图；
[0033]图11为本专利技术实施例中，基于GPU加速计算的交易行为检测装置示意图。
具体实施方式
[0034]下面结合附图和具体实施例对本专利技术的
技术实现思路
进行详细具体的说明。
[0035]Yi Cao等人在会议论文《Detecting Wash Trade in the Financial Market》(发表于2014IEEE Conference on本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于GPU加速计算的交易行为检测方法，其特征在于包括环路检测步骤和洗售检测步骤；其中，在环路检测步骤中，在通过多次迭代、逐步求解，使得对于任意的边均趋近于V
to
‑
V
from
≥1；经过足够多次迭代后，满足该条件的边即为非环路中的边；在洗售检测步骤中，只针对环路中的边，通过多次迭代、逐步求解，使得对于任意的边来说均趋近于V
to
‑
V
from
＝M，经过足够多次迭代后，依然不满足该条件的边即为洗售交易行为的边，相应的洗售程度为其中，M为洗售交易行为的交易量，V
from
表示一个交易边中付出数字资产的节点所对应的V值，用V
to
表示交易中接受数字资产的节点所对应的V值。2.如权利要求1所述的基于GPU加速计算的交易行为检测方法，其特征在于：将所有的交易行为看作一个交易图，其中参与交易的账号为交易图的顶点V；每笔交易看作一个有向边E，其方向为数字资产的转移方向。3.如权利要求2所述的基于GPU加速计算的交易行为检测方法，其特征在于：以边为逻辑线程单位，将洗售交易检测任务拆分成多个子任务，分别由GPU进行并行计算。4.如权利要求1所述的基于GPU加速计算的交易行为检测方法，其特征在于：为所有地址字符串建立索引表，将其转换为整数ID；使用多个数组保存交易数据。5.如权利要求1所述的基于GPU加速计算的交易行为检测方法，其特征在于：在每次迭代结束后，将所有X值的数组保存一个副本，每个计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：张军欢，王海龙，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：