【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种以太坊用户的欺诈行为识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、以太坊(ethereum)是一种基于区块链技术的平台，以太坊的区块链技术允许用户在平台上创建和执行智能合约，区块链技术确保了交易的安全性和透明性，以太坊平台则提供了智能合约和dapps的支持，使得用户可以在平台上进行各种去中心化的交易执行，然而在以太坊平台中账户是假名地址，这些地址是无意义的字符串，其背后的实体是未知的，虽然保护了用户的隐私，但这种匿名性的交易也使得平台上的欺诈行为随之增多。
2、目前，现有技术中大多是通过基于手工特征的机器学习方法来识别欺诈行为，然而手工特征工程非常依赖特征设计人员的先验知识，且该方法忽略了账户之间的交互信息，容易被通过反侦察手段避开检测。针对该问题，现有技术中有通过图神经网络模型来识别不同类别的账户。传统的图神经网络模型在局部范围内传递消息，应用在具有异质性的以太坊交易网络时，由于局部相邻账户可能具有不同的特征，因此性能受到限制。此外传统图神经网络编码节点周围的子树，这种受限的感受野限制其对...
【技术保护点】
1.一种以太坊用户的欺诈行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的以太坊用户的欺诈行为识别方法，其特征在于，所述基于局部注意力操作及池化操作，生成每个目标节点的一阶子图特征，包括：
3.如权利要求2所述的以太坊用户的欺诈行为识别方法，其特征在于，所述基于局部注意力操作，计算得到每个一阶子图中每个节点的特征信息，包括：
4.如权利要求2所述的以太坊用户的欺诈行为识别方法，其特征在于，所述根据每个一阶子图中每个节点的特征信息，生成每个目标节点的一阶子图特征，包括：
5.如权利要求1所述的以太坊用户的欺诈...
【技术特征摘要】
1.一种以太坊用户的欺诈行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的以太坊用户的欺诈行为识别方法，其特征在于，所述基于局部注意力操作及池化操作，生成每个目标节点的一阶子图特征，包括：
3.如权利要求2所述的以太坊用户的欺诈行为识别方法，其特征在于，所述基于局部注意力操作，计算得到每个一阶子图中每个节点的特征信息，包括：
4.如权利要求2所述的以太坊用户的欺诈行为识别方法，其特征在于，所述根据每个一阶子图中每个节点的特征信息，生成每个目标节点的一阶子图特征，包括：
5.如权利要求1所述的以太坊用户的欺诈行为识别方法，其特征在于，所述基于所述目标节点的序列过滤所述一阶子图特征的无关信息，得到每个目标节点的目标特征，...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄腾，庞彥，董长宇，黄家辉，刘忠祥，
申请(专利权)人：广州大学，
类型：发明
国别省市：
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