CN114925759A - 一种以太坊钓鱼行为账户的特征分析方法 - Google Patents

一种以太坊钓鱼行为账户的特征分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明设计一种以太坊钓鱼行为账户的特征分析方法，涉及区块链计算机技术领域；通过以往研究网络钓鱼行为账户的金额、数量、账户交易相关特征得到初始特征集；对账户交易图基于搜集的初始特征集进行特征提取，并以两种账户节点为单位进行全局查询遍历，根据查询结果得到相应的账户特征数据集；对得到的账户特征数据集进行特征工程数据预处理，包括特征离散化、特征标签化以及特征选择，得到账户特征数据子集；将得到的多个账户特征子集同多个分类器进行交叉分类测试实验并进行结果分析；根据结果分析得到能表征钓鱼行为账户的最佳特征子集。克服了目前在对恶意行为账户进行相应的特征分析中，缺乏集中性、泛化性的缺陷。

Description

一种以太坊钓鱼行为账户的特征分析方法
技术领域
本发明涉及区块链计算机技术领域，尤其涉及一种以太坊钓鱼行为账户的特征分析方法。
背景技术
区块链被广泛用于虚拟货币交易场所的同时，区块链上的网络钓鱼等恶意行为账户也开始大量出现并进行恶意攻击，造成了区块链交易场所的不安全性。当大量恶意行为账户在进行攻击时，只有在区块链上不断检测识别出恶意行为账户并标识它们，才能维护区块链交易环境的安全性。而检测识别出恶意行为账户的主要技术之一是对恶意行为账户进行特征分析，根据分析得到的能表征恶意行为账户的特征子集同分类器进行分类检测，可以有效地检测识别出恶意行为账户，一、以此避免恶意交易的行为发生，为用户提供一个良好的交易环境。
“Springer,2020,12161:94-10Detecting malicious accounts on theEthereum blockchain with supervised learning”提出了一种对恶意行为账户进行特征分析的方法。主要针对外部与智能合约异常账户的交易行为，使用有监督的机器学习进行恶意节点检测并进行特征分析。将恶意行为的特征进行基于信息增益的特征选择并排序，并对其中的前5、10、20、30、40个特征分别进行XGboost分类器模型训练、测试，根据测试结果得到关于表征外部恶意账户最好的特征集是前30个，智能合约账户最好的特征集是前10个。
“Springer,2020,12161:94-10Detecting malicious accounts on theEthereum blockchain with supervised learning”所述的方法在进行特征分析时，主要是基于恶意行为账户的特征子集进行相应的分类检测，分别提取几个不同的特征子集分别与XGboost分类器模型进行分类训练、测试，分析结果得到能检测识别出恶意行为账户的最好特征子集。但由于分类器模型单一性和子集选择的随机性使得分析缺少泛化性、集中性，存在单一偶然性，得到的最佳特征子集具有一定的误差性。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明设计一种以太坊钓鱼行为账户的特征分析方法。
一种以太坊钓鱼行为账户的特征分析方法，具体包括以下步骤：
步骤1：通过以往研究网络钓鱼行为账户的金额、数量、账户交易相关特征得到初始特征集；从以太坊上爬虫获取同一时间内对齐的钓鱼行为账户相关的交易数据集与正常账户交易数据集，总的交易数量A条交易，其中钓鱼交易：a1条交易，正常交易：a2条交易；其中A为正整数，且a1+a2＝A；
步骤2：将搜集得到的交易数据集存储到Neo4j图数据库中，得到账户交易图G＝(V，E)，其中节点V代表地址账户，有向边E代表账户之间的交易，交易边中都存有相应的交易属性，比如，交易的发出方from和交易的接收方to交易属性；对账户交易图基于搜集的初始特征集进行特征提取，并以两种账户节点为单位进行全局查询遍历，根据查询结果得到相应的账户特征数据集；总的特征数据集包括B个账户，其中正常账户为b1个，钓鱼账户b2个；其中B为正整数，且b1+b2＝B；
其中，在进行图数据库的查询遍历提取账户特征数据集时，针对数据集的大小设置了不同的遍历查询方式，对于十五万以下的小数据集，采用python语言间接对其进行查询遍历，对于大数据集，间接查询会带来存储以及时间上的大量消耗，所以采用cypher语言直接对图数据库进行查询，以提高查询效率，并提取账户特征数据集；
步骤3：对得到的账户特征数据集进行特征工程数据预处理，包括特征离散化、特征标签化以及特征选择，得到账户特征数据子集；
步骤3.1：采取了等频离散化方式对数据集进行处理，针对数据集大小的不同，采取不同的k值进行离散化，对于整体的大数据集采取了区间数K进行离散化；其中K为正整数，与B的值有关；
步骤3.2：根据账户特征数据集的类别对其进行手动的“label”标签化，其中正常账户为1，钓鱼账户为0；
步骤3.3：对标签化、离散化处理后的账户特征数据集，进行基于信息增益infogain的特征选择处理，将得到的特征按信息增益值大小从大到小对账户特征数据集进行排序，对账户特征数据集进行特征剔除，得到不同的账户特征子集；
步骤4：将步骤3得到的多个账户特征子集同随机森林分类器Random Forestclassifier、决策树分类器Decision Tree classifier、逻辑回归分类器LogisticRegression classifier多个分类器进行交叉分类测试实验并进行结果分析；
步骤4.1：首先对特征工程预处理后的账户特征子集进行随机打乱，其目的是为了使随机按比例获取的特征数据子集同原始特征数据集保持统一分布；
步骤4.2：其次将账户特征子集按比例分为训练集和测试集，训练集用于对分类器进行训练，测试集用于对训练好的分类器进行分类测试；
步骤4.3：由于账户特征子集的不均衡性，采Recall、F1-score对测试结果进行评估；Recall和F1-score的计算公式如(1)(2)(3)所示：
Figure BDA0003639569790000021
Figure BDA0003639569790000031
Figure BDA0003639569790000032
其中，TP为被模型预测为正常账户的正常账户样本，FN为被模型预测为钓鱼账户的正常账户样本，FP为被模型预测为正常账户的钓鱼账户样本；根据Recall、F1-score的值对多个分类器的测试结果进行集中化分析，根据结果对比得到能最大化标识钓鱼行为账户的账户特征子集；
为了能得到更好的分类测试结果，加入了c个钓鱼行为账户相关的特征进行分类测试，并根据结果进行对比分析，得到能更好表征网络钓鱼行为账户的最佳特征子集，c为正整数。
本发明有益技术效果：
本发明的目的就是提出一种集中性进行交叉实验、得到泛化性较强，能表征网络钓鱼恶意行为账户的特征子集的特征分析方法。将从交易中提取得到的特征子集进行特征工程预处理后，按信息增益值大小进行排序，并利用倒序剔除的方法得到不同的特征子集，同多个分类器进行交叉分类测试实验，后根据结果分析得到能表征钓鱼行为账户的最佳特征子集。克服了目前在对恶意行为账户进行相应的特征分析中，缺乏集中性、泛化性的缺陷。
附图说明
图1本发明实施例一种以太坊钓鱼行为账户的特征分析方法技术方案的总体框架图；
图2本发明实施例基于前30个特征子集的随机森林分类器分类结果，基于每一个fearure_num的横坐标，第一列纵坐标为recall的取值，第二列纵坐标为f1-score的取值；
图3本发明实施例基于前30个特征子集的决策树分类器分类结果，基于每一个fearure_num的横坐标，第一列纵坐标为recall的取值，第二列纵坐标为f1-score的取值；
图4本发明实施例基于前30个特征子集的逻辑回归分类器分类结果，基于每一个fearure_num的横坐标，第一列纵坐标为recall的取值，第二列纵坐标为f1-score的取值；
图5本发明实施例基于34个特征子集的随机森林分类器分类结果，基于每一个fearure_num的横坐标，第一列纵坐标为recall的取值，第二列纵坐标为f1-score的取值；
图6本发明实施例基于34个特征子集的决策树分类器分类结果，基于每一个fearure_num的横坐标，第一列纵坐标为recall的取值，第二列纵坐标为f1-score的取值；
图7本发明实施例基于34个特征子集的逻辑回归分类器分类结果，基于每一个fearure_num的横坐标，第一列纵坐标为recall的取值，第二列纵坐标为f1-score的取值。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明；
图1是本发明技术方案的总体框架图。主要内容为基于对搜集得到的非法行为账户特征集以及交易数据集进行存储，提取相应的特征数据集进行一系列的特征工程数据预处理，主要包括:特征离散化、特征标签化、特征选择等处理，并将得到的账户特征数据集与不同的分类器模型进行交叉分类测试实验，并根据分类测试结果进行集中化分析得到一个能表征网络钓鱼非法行为账户的特征子集，以此来推进网络钓鱼行为账户的分析以及加速网络钓鱼非法行为账户的检测。本发明提出的以太坊钓鱼行为账户的特征分析方法包括下列步骤：
一种以太坊钓鱼行为账户的特征分析方法，具体包括以下步骤：
步骤1：通过以往研究网络钓鱼行为账户的金额、数量、账户交易相关特征得到初始特征集，表1中对应的前30个特征。从以太坊上爬虫获取同一时间内对齐的钓鱼行为账户相关的交易数据集与正常账户交易数据集，总的交易数量5697468条交易，其中钓鱼交易：45893条交易，正常交易：5651575条交易。
表1特征及其含义
Table1 Characteristics and meanings
Figure BDA0003639569790000041
Figure BDA0003639569790000051
步骤2：将搜集得到的交易数据集存储到Neo4j图数据库中，得到账户交易图G＝(V，E)，其中节点V代表地址账户，有向边E代表账户之间的交易，交易边中都存有相应的交易属性，比如，交易的发出方from和交易的接收方to交易属性；对账户交易图基于搜集的初始特征集进行特征提取，并以两种账户节点为单位进行全局查询遍历，根据查询结果得到相应的账户特征数据集；总的特征数据集包括3,169,297个账户，其中正常账户为3,168,598个，钓鱼账户699个；
其中，在进行图数据库的查询遍历提取账户特征数据集时，针对数据集的大小设置了不同的遍历查询方式，对于十几万以下的小数据集，采用python语言间接对其进行查询遍历，对于大数据集，间接查询会带来存储以及时间上的大量消耗，所以采用cypher语言直接对图数据库进行查询，以提高查询效率，并提取账户特征数据集；
步骤3：对得到的账户特征数据集进行特征工程数据预处理，包括特征离散化、特征标签化以及特征选择，得到账户特征数据子集；
步骤3.1：为了能在实验中提高某些分类器，比如：决策树、朴素贝叶斯等分类器的分类聚类能力以及抗噪声能力，在特征离散化处理阶段，由于数据集存在两极化严重，分布极度不均衡的原因，在实验中采取了等频离散化方式对数据集进行处理，针对数据集大小的不同，采取不同的k值进行离散化，对于包括3,169,297个账户的大数据集采取了区间数k＝1000进行离散化；
步骤3.2：根据账户特征数据集的类别对其进行手动的“label”标签化，其中正常账户为1，钓鱼账户为0；
步骤3.3：对标签化、离散化处理后的账户特征数据集，进行基于信息增益infogain的特征选择处理，将得到的特征按信息增益值大小从大到小对账户特征数据集进行排序，对账户特征数据集进行特征剔除，得到不同的账户特征子集；
步骤4：将步骤3得到的多个账户特征子集同随机森林分类器Random Forestclassifier、决策树分类器Decision Tree classifier、逻辑回归分类器LogisticRegression classifier多个分类器进行交叉分类测试实验并进行结果分析；
步骤4.1：首先对预处理后的账户特征子集进行随机打乱，其目的是为了使随机按比例获取的特征数据子集同原始特征数据集保持统一分布；
步骤4.2：其次将账户特征子集按7:3的比例分为训练集和测试集，训练集用于对分类器进行训练，测试集用于对训练好的分类器进行分类测试；
步骤4.3：由于账户特征子集的不均衡性，采Recall、F1-score对测试结果进行评估；Recall和F1-score的计算公式如(1)(2)(3)所示：
Figure BDA0003639569790000061
Figure BDA0003639569790000062
Figure BDA0003639569790000063
其中，TP为被模型预测为正常账户的正常账户样本，FN为被模型预测为钓鱼账户的正常账户样本，FP为被模型预测为正常账户的钓鱼账户样本；根据Recall、F1-score的值对多个分类器的测试结果进行集中化分析，根据结果对比得到能最大化标识钓鱼行为账户的账户特征子集；
为了能得到更好的分类测试结果，加入了4个钓鱼行为账户相关的特征进行分类测试，并根据结果进行对比分析，得到能更好表征网络钓鱼行为账户的最佳特征子集。其最终的账户特征子集为表1所示。
本发明通过对经过特征程预处理后特征数据集，按倒叙提出的方式去除特征后得到不同步给的特征子集同多个分类器模型进行交叉分类测试，并进行多个分类器分类测试结果的集中化特征分析，得到能最大化表征钓鱼行为账户的特征子集。倒序剔除特征获取特征数据子集的非随机性与实验的交叉分类测试的集中性，最后的集中化分析等实现了对钓鱼账户的进行特征分析的集中化、非单一性，以及最佳特征子集获取的非偶然性、泛化性。
采用本发明所述对网络钓鱼行为账户的特征分析方法，在进行交叉分类测试阶段，数据集采用了3,169,297个账户，其中正常账户为3,168,598个，钓鱼账户699个的数据集，将其提取前30个特征子集进行特征预处理后同多个分类器进行交叉分类测试，其分类效果不佳，后加入4个新的特征形成新的特征子集进行实验并进行对比，其新的特征子集及其含义如表1所示。
基于前30个特征子集的实验结果如图2、图3、图4所示，基于整个34个特征子集的实验结果如图5、图6、图7所示，可以看到基于30个特征对大数据集进行实验，分类器的准确率均在70％以上，分类效果一般仍需提高。在加入四个特征之后可以看出在34个特征集上三个分类器分别在取前27、26、25个特征子集时能取得最优分类性能，相较于原始的30个特征集来说在最好的分类效果上都有明显的提升，特别是Recall值分别从0.792->0.873、0.87->0.929、0.714->0.721，新扩充的特征集优于原始的特征集，用前25个特征来表征网络钓鱼行为账户也是最合理的。

Claims (7)

1.一种以太坊钓鱼行为账户的特征分析方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤1：通过以往研究网络钓鱼行为账户的金额、数量、账户交易相关特征得到初始特征集；从以太坊上爬虫获取同一时间内对齐的钓鱼行为账户相关的交易数据集与正常账户交易数据集；
步骤2：将搜集得到的交易数据集存储到Neo4j图数据库中，得到账户交易图G＝(V，E)，其中节点V代表地址账户，有向边E代表账户之间的交易，交易边中都存有相应的交易属性，交易的发出方from和交易的接收方to交易属性；对账户交易图基于搜集的初始特征集进行特征提取，并以两种账户节点为单位进行全局查询遍历，根据查询结果得到相应的账户特征数据集；
步骤3：对得到的账户特征数据集进行特征工程数据预处理，包括特征离散化、特征标签化以及特征选择，得到账户特征数据子集；
步骤4：将步骤3得到的多个账户特征子集同随机森林分类器Random Forestclassifier、决策树分类器Decision Tree classifier、逻辑回归分类器LogisticRegression classifier多个分类器进行交叉分类测试实验并进行结果分析。
2.根据权利要求1所述的一种以太坊钓鱼行为账户的特征分析方法，其特征在于，步骤1获取到总的交易数量A条交易，其中钓鱼交易：a1条交易，正常交易：a2条交易；其中A为正整数，且a1+a2＝A。
3.根据权利要求1所述的一种以太坊钓鱼行为账户的特征分析方法，其特征在于，步骤2得到总的特征数据集包括B个账户，其中正常账户为b1个，钓鱼账户b2个；其中B为正整数，且b1+b2＝B。
4.根据权利要求1所述的一种以太坊钓鱼行为账户的特征分析方法，其特征在于，步骤2在进行图数据库的查询遍历提取账户特征数据集时，针对数据集的大小设置了不同的遍历查询方式，对于十五万以下的小数据集，采用python语言间接对其进行查询遍历，对于大数据集，采用cypher语言直接对图数据库进行查询，以提高查询效率，并提取账户特征数据集。
5.根据权利要求1所述的一种以太坊钓鱼行为账户的特征分析方法，其特征在于，步骤3具体为：
步骤3.1：采取了等频离散化方式对数据集进行处理，针对数据集大小的不同，采取不同的k值进行离散化，对于整体的大数据集采取了区间数K进行离散化；其中K为正整数，与B的值有关；
步骤3.2：根据账户特征数据集的类别对其进行手动的“label”标签化，其中正常账户为1，钓鱼账户为0；
步骤3.3：对标签化、离散化处理后的账户特征数据集，进行基于信息增益infogain的特征选择处理，将得到的特征按信息增益值大小从大到小对账户特征数据集进行排序，对账户特征数据集进行特征剔除，得到不同的账户特征子集。
6.根据权利要求1所述的一种以太坊钓鱼行为账户的特征分析方法，其特征在于，步骤4具体为：
步骤4.1：首先对特征工程预处理后的账户特征子集进行随机打乱，其目的是为了使随机按比例获取的特征数据子集同原始特征数据集保持统一分布；
步骤4.2：其次将账户特征子集按比例分为训练集和测试集，训练集用于对分类器进行训练，测试集用于对训练好的分类器进行分类测试；
步骤4.3：由于账户特征子集的不均衡性，采Recall、F1-score对测试结果进行评估；Recall和F1-score的计算公式如(1)(2)(3)所示：
Figure FDA0003639569780000021
Figure FDA0003639569780000022
Figure FDA0003639569780000023
其中，TP为被模型预测为正常账户的正常账户样本，FN为被模型预测为钓鱼账户的正常账户样本，FP为被模型预测为正常账户的钓鱼账户样本；根据Recall、F1-score的值对多个分类器的测试结果进行集中化分析，根据结果对比得到能最大化标识钓鱼行为账户的账户特征子集。
7.根据权利要求6所述的一种以太坊钓鱼行为账户的特征分析方法，其特征在于，步骤4为了能得到更好的分类测试结果，加入了c个钓鱼行为账户相关的特征进行分类测试，并根据结果进行对比分析，得到能更好表征网络钓鱼行为账户的最佳特征子集，c为正整数。
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