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自动化技术论文_基于交易不可信度的比特币非法
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摘要:文章摘要:比特币非法交易检测是指:根据交易特征,建立检测模型,鉴别非法交易。现有检测方法采用的特征中没有直接反映交易非法性的特征,导致检测精度受限、召回率低。事实上
文章摘要:比特币非法交易检测是指:根据交易特征,建立检测模型,鉴别非法交易。现有检测方法采用的特征中没有直接反映交易非法性的特征,导致检测精度受限、召回率低。事实上,交易的非法性源于交易被用于违法活动,且违法交易之间具有关联性。基于此,提出交易非法性程度概念——交易不可信度,并提出算法对其进行量化,作为直接反映交易非法性的特征,融合到现有模型,以提高检测精度和召回率。针对非法交易样本少、标注困难、以及模型训练需要大量非法交易样本的问题,选择不可信度高的交易作为样本来扩大非法样本。实验表明,采用不可信度特征后,逻辑回归、随机森林、多层感知机和图卷积网络分类模型的F1值平均提高8.5%。
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项目基金:《计算机工程》 网址: http://www.jsjgcqk.cn/qikandaodu/2021/1202/804.html