CN113592654A - 一种利用ai防止区块链加密货币转账钓鱼的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种利用AI防止区块链加密货币转账钓鱼的方法,属于区块链转账安全交易领域,首先,钱包开发商在区块链上每个交易地址上查询一些公开的交易信息;开发商根据这些数据信息,结合以往钓鱼案例,进行分析后得出合适的风险模型;利用该模型,用户每次转账之前,由钱包自动抓取目标地址(目标账户)信息;利用第一步得到的风险模型,判断该账户风险;根据不同风险程度,在钱包界面上显示出来,提醒用户风险级别;同时根据转账人操作的,在界面上显示类似案例,告知转账人此帐号以往类似被钓鱼案例,以案例方式告知转账人风险;本发明主要利用前期建立的风险模型,对用户钱包的每次转账都进行风险评估,防止用户粗心大意之下被欺骗转账。
Description
技术领域
本发明涉及区块链转账安全交易领域,特别涉及一种利用AI防止区块链加密货币转账钓鱼的方法。
背景技术
当前在区块链钱包里,转账加密货币,很容易误转他人帐号。甚至于被恶意方恶意利用假地址,欺骗转账,俗称“钓鱼”。
当前区块链加密货币转账,都在特定的APP或特定的交易网址进行。这类APP或网址统称为“钱包”,钱包是转账行为的发起点。而区块链目标地址是否钓鱼,是有一定可识别性;利用统计、AI手段,技术上是可以对该类别地址进行判断。但是目前市面上的钱包,还不具有防钓鱼功能,在转账时风险把控不足,一旦遭遇“钓鱼”转账,加密货币直接进入目标地址,无法再追回,给用户造成经济损失。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种一种利用AI防止区块链加密货币转账钓鱼的方法,可以有效弥补背景技术中提出的不足。
为实现上述目的,本发明采取的技术方案为:
一种利用AI防止区块链加密货币转账钓鱼的方法,包括以下步骤:
第一步:风险模型建立
1-1、首先,钱包开发商在区块链上每个交易地址上查询一些公开的交易信息;
1-2、开发商根据这些数据信息,结合以往钓鱼案例,进行分析后得出合适的风险模型;
第二步:转账检测
2-1、转账之前,由钱包自动抓取目标地址(目标账户)信息;
2-2、利用第一步得到的风险模型,判断该账户风险;
2-3、根据不同风险程度,在钱包界面上显示出来,提醒用户风险级别;
2-4、根据转账人操作的,在界面上显示类似案例,告知转账人此帐号以往类似被钓鱼案例,以案例方式告知转账人风险;
2-5、转账人在三个选项:忽略、确认、同意中选择一个才可继续转账或终止操作。
优选的,所述步骤1-1中的公开的交易信息包括但不限于:该地址创建时间、入账次数、出账次数、入账地址个数、出账地址个数。
优选的,所述步骤1-2中的分析方式为传统的统计方式与智能AI方式相结合。
优选的,所述步骤2-3中显示风险程度的方式包括但不限于:弹窗、以惊叹号图标等视觉提醒方式。
优选的,所述第二步中的风险检测,还可以将指令发送到钱包开发商服务器,在服务器上进行检测,然后以短信的方式通知到转账人。
与现有技术相比,本发明具有如下有益效果:
开发商事先,不停扫描区块链上每个交易地址上的公开的交易信息,再利用利用统计、AI等手段结合以往钓鱼案例进行分析,得出一个风险模型,后续用户在利用“钱包”转账时,自动匹配目标账户的信息到风险模型中,得出结果并提醒到用户,以达到保护用户钱包,防止被欺骗转账。
附图说明
图1为本发明的风险模型建立流程示意图;
图2为本发明的转账检测流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体实施方式,进一步阐述本发明。
如图1-2所示:一种利用AI防止区块链加密货币转账钓鱼的方法,包括以下步骤:
第一步:风险模型建立
1-1、首先,钱包开发商在区块链上每个交易地址上查询一些公开的交易信息;这些公开的交易信息包括但不限于:该地址创建时间、入账次数、出账次数、入账地址个数、出账地址个数,方便后续对不同信息的特征进行分析统计;
1-2、开发商根据这些数据信息,结合以往钓鱼案例,进行分析后得出合适的风险模型;分析方式为传统的统计方式与智能AI方式相结合,传统的统计方式根据不同信息所代表的特殊含义进行分门别类,而智能AI则依托人工智能演算进行快速大量的演算,给出合理的推断,减少人工推理的繁复;
第二步:转账检测
2-1、转账之前,由钱包自动抓取目标地址(目标账户)信息;
2-2、利用第一步得到的风险模型,判断该账户风险;
2-3、根据不同风险程度,在钱包界面上显示出来,提醒用户风险级别;显示风险程度的方式包括但不限于:弹窗、以惊叹号图标等视觉提醒方式,例如无风险则在目标地址栏上显示标志(例如绿色的勾,绿色的盾牌等);而有风险则在目标地址栏上显示标志(例如红色的叹号),并且弹出提示窗,警示用户;
2-4、根据转账人操作的,在界面上显示类似案例,告知转账人此帐号以往类似被钓鱼案例,以案例方式告知转账人风险;
2-5、转账人在三个选项:忽略、确认、同意中选择一个才可继续转账或终止操作。
在本实施例中,以上风险检测,若在手机端受限于硬件,无法开展,也可以将指令发送到钱包开发商服务器,在服务器上进行检测,然后以短信的方式通知到转账人。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (5)
1.一种利用AI防止区块链加密货币转账钓鱼的方法,其特征在于:包括以下步骤:
第一步:风险模型建立
1-1、首先,钱包开发商在区块链上每个交易地址上查询一些公开的交易信息;
1-2、开发商根据这些数据信息,结合以往钓鱼案例,进行分析后得出合适的风险模型;
第二步:转账检测
2-1、转账之前,由钱包自动抓取目标地址(目标账户)信息;
2-2、利用第一步得到的风险模型,判断该账户风险;
2-3、根据不同风险程度,在钱包界面上显示出来,提醒用户风险级别;
2-4、根据转账人操作的,在界面上显示类似案例,告知转账人此帐号以往类似被钓鱼案例,以案例方式告知转账人风险;
2-5、转账人在三个选项:忽略、确认、同意中选择一个才可继续转账或终止操作。
2.根据权利要求1所述的一种利用AI防止区块链加密货币转账钓鱼的方法,其特征在于:所述步骤1-1中的公开的交易信息包括但不限于:该地址创建时间、入账次数、出账次数、入账地址个数、出账地址个数。
3.根据权利要求1所述的一种利用AI防止区块链加密货币转账钓鱼的方法,其特征在于:所述步骤1-2中的分析方式为传统的统计方式与智能AI方式相结合。
4.根据权利要求1所述的一种利用AI防止区块链加密货币转账钓鱼的方法,其特征在于:所述步骤2-3中显示风险程度的方式包括但不限于:弹窗、以惊叹号图标等视觉提醒方式。
5.根据权利要求1所述的一种利用AI防止区块链加密货币转账钓鱼的方法,其特征在于:所述第二步中的风险检测,还可以将指令发送到钱包开发商服务器,在服务器上进行检测,然后以短信的方式通知到转账人。
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