基于交易特征對(duì)以太網(wǎng)多類型非法賬戶的分析與預(yù)測(cè)

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摘要：日益頻繁的非法交易行為妨害以太坊安全交易，針對(duì)電子貨幣的匿名性使得非法交易行為難于跟蹤分析問題。將以太坊平臺(tái)交易數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，以被標(biāo)記的非法賬戶和未標(biāo)記的正常賬戶數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集，利用交易數(shù)據(jù)的特征屬性為構(gòu)造基礎(chǔ)，通過CatBoost算法對(duì)其中包含多種類型的非法賬戶進(jìn)行整體預(yù)測(cè)。其過程通過T-SNE算法實(shí)現(xiàn)交易特征的降維可視化，采用多倍交叉驗(yàn)證，引入SHAP value因子判斷特征影響的正負(fù)屬性，所建立模型的預(yù)測(cè)效果準(zhǔn)確率達(dá)到了94.29%，感受者曲線下面積（AUC）數(shù)值的評(píng)估度量達(dá)到了0.984 6。（剩余15235字）