控制理论与应用

作者：陈伟利,叶明顺,唐明董,郑子彬

单位：广东外语外贸大学,广东外语外贸大学,广东外语外贸大学,中山大学

关键词：区块链; 以太坊; 钓鱼诈骗; 模型堆叠

基金：国家重点研发计划项目(2020YFB1006002), 国家自然科学基金面上项目(61976061), 广东省基础与应用基础研究基金项目(2021A1515011939)

近年来, 钓鱼诈骗已成为区块链平台中不可忽视的欺诈类型, 对用户金融安全构成了重大威胁. 为了解决这一问题, 本文提出了一种基于区块链交易的网络钓鱼账户检测框架, 并以以太坊为例验证了其有效性. 具体而言,该框架通过引入数据样本过滤规则来缓解数据不均衡性以及减少计算量, 采用级联特征抽取方法以提取有效特征,并基于模型堆叠构建集成分类算法建立模型以识别以太坊上的钓鱼诈骗账户. 实验结果表明, 该框架能够有效地识别以太坊上的钓鱼诈骗账户, 具有一定的实际应用价值.

来源：2024年第8期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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