基于模型堆疊的以太坊釣魚(yú)詐騙賬戶識(shí)別方法

摘要： 近年來(lái),釣魚(yú)詐騙已成為區(qū)塊鏈平臺(tái)中不可忽視的欺詐類型,對(duì)用戶金融安全構(gòu)成了重大威脅.為了解決這一問(wèn)題,本文提出了一種基于區(qū)塊鏈交易的網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)賬戶檢測(cè)框架,并以以太坊為例驗(yàn)證了其有效性.具體而言,該框架通過(guò)引入數(shù)據(jù)樣本過(guò)濾規(guī)則來(lái)緩解數(shù)據(jù)不均衡性以及減少計(jì)算量,采用級(jí)聯(lián)特征抽取方法以提取有效特征,并基于模型堆疊構(gòu)建集成分類算法建立模型以識(shí)別以太坊上的釣魚(yú)詐騙賬戶.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該框... （共8頁(yè)）