基于深度神经网络的庞氏骗局合约检测方法

• 作者: 张艳梅 楼胤成
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 区块链 以太坊 智能合约 庞氏骗局 深度神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 273-279
• 页数: 7页
• 分类号: TP309.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.191100020

摘要

区块链技术的发展吸引了全球投资者的目光.目前,有数以万计的智能合约部署在以太坊上.在给金融、溯源等诸多行业带来颠覆性的创新之余,以太坊上的部分智能合约含有诸如庞氏骗局等欺诈形式,给全球投资者造成了数百万美元的损失.但是,目前针对互联网金融背景下庞氏骗局的定量识别方法较少,针对以太坊上庞氏骗局合约检测的研究较少,且检测精度有进一步提高的空间,文中提出基于深度神经网络的庞氏骗局合约检测方法.该方法提取出智能合约中有助于识别庞氏骗局的特征,如智能合约的操作码特征和账户特征,形成数据集,而后在数据集上训练模型,在测试集上检测性能.实验结果表明,基于深度神经网络的庞氏骗局合约检测方法具有99.6％的查准率和96.3％的查全率,均优于现有方法.