[发明专利]一种基于子图匹配的面向以太坊的异常交易行为检测方法

权利要求书

1.一种基于子图匹配的以太坊异常交易行为检测方法，其特征在于，包括：

对以太坊历史交易详细数据进行处理解析，得到包括交易ID、交易时间戳、交易输入地址、交易输出地址和交易金额在内的交易数据，利用所有的交易数据构建交易数据集；

根据交易数据集中的交易数据中的交易输入地址、交易输出地址、交易时间戳和交易金额入手信息构建以太坊交易流图，提取各种以太坊异常交易的行为特征，根据各种以太坊异常交易的行为特征构建各种以太坊异常交易的特征子图：

根据所述以太坊异常交易行为特征制定各种异常交易行为对应的匹配规则；

利用各种以太坊异常交易的特征子图根据所述匹配规则对待检测的以太坊交易流图进行检测，获取所述待检测的以太坊交易流图中的异常交易行为；

所述的以太坊异常交易的行为特征包括：庞氏骗局行为特征、区块链赌博行为特征和粉尘注入行为特征；

将交易流图定义为一个三元组G＝{N，E，W}，其中N表示交易节点；E表示交易流图中的边；W表示交易流图中边的权重，即交易金额，基于所述交易流图的定义，将交易数据集中的交易数据通过图构造算法处理成以太坊交易流图；

所述的各种异常交易行为对应的匹配规则包括：

庞氏骗局的匹配规则包括：

A.树型庞氏骗局特征匹配规则：

i.交易流图大节点B总度数D60，D＝入度数Din+出度数Dout，B为合约地址；

ii.大节点B的入度数Din出度数Dout；

iii.20天地址的生命周期S60天；

iv.假设往返于大节点B的传入和传出交易资金之间的比率为R，R＝收入资金/支出资金，设R1的节点数与跟大节点相关的总节点数比值为P，P在5％-30％之间；

v.每有一个转入大节点B的交易V1，其交易金额为A1，T1时间内会有N1笔小于A1的转出，其中T1180秒，N1笔转出金额依次递减，N1在V1交易时间之前跟大节点交易过的节点数；

B.数组型庞氏骗局特征匹配规则：

i.交 易流图大节点B总度数D10；

ii.大节点B的入度数Din出度数Dout；

iii.地址的生命周期S30天；

iv.假设往返于大节点B的传入和传出交易资金之间的比率为R，R＝收入资金/支出资金，设R1的节点数与跟大节点相关的总节点数比值为P，P在20％-50％之间；

v.每有一个转入大节点B的交易V1，在时间T1内就会有转出交易V2，被转入的节点C，其中T1180秒，V2C转给B的金额；R1的节点均为最早跟大节点B交易的节点，最后跟大节点B交易的节点无收入；

C.瀑布型庞氏骗局特征匹配规则：

i.交易流图大节点总度数D20；

ii.大节点B的入度数Din出度数Dout；

iii.200天地址的生命周期S360天；

iv.假设往返于大节点B的传入和传出交易资金之间的比率为R，设R1的节点数与跟大节点相关的总节点数比值为P，P在5％-30％之间；

v.每有一个转入大节点B的交易V1，在时间T1内就会有50％金额转给合约所有者W，同时还会以原始投资的固定比例x按投资时间顺序发送给投资者；

D.权限转移型庞氏骗局特征匹配规则：

i.大节点B的入度数Din出度数Dout；

ii.假设往返于大节点B的传入和传出交易资金之间的比率为R，除了最后一个节点以外，其他节点均表现出R1；

iii.每有一个转入大节点B的交易V1，在时间T1内就会出现将V1全部金额A1转给上一个节点的情况，且A1该上一个节点的本金；

区块链赌博匹配规则包括：

A.点对点赌博特征匹配规则：

i.交易流图大节点B总度数D6，D＝入度数Din+出度数Dout；

ii.大节点B的入度数Din出度数Dout；

iii.大节点B的总流入金额总流出金额；

iv.假设往返于大节点B所有者地址的传入和传出交易资金之间的比率为R，设R1的节点数与跟大节点相关的总节点数比值为P，P在30％以内；

v.一段时间T1内多笔交易从多个节点Ui汇入同一账户N，短时间T2一个大节点B向在T1有过交易的节点们汇出多笔资金，节点Ui收入资金/支出资金R即赔率相近，Ui中剩下的节点没有收到钱，T21天，T13天；

B.第三方网站赌博特征匹配规则：

i.交易流图大节点B总度数D40，D＝入度数Din+出度数Dout；

ii.大节点B的入度数Din出度数Dout；

iii.大节点B的总流入金额总流出金额；

iv.假设往返于大节点B所有者地址的传入和传出交易资金之间的比率为R，设R1的节点数与跟大节点相关的总节点数比值为P，P在30％以内；

v.单笔转入大节点B金额其他正常交易平均交易值Am；

粉尘注入行为匹配规则包括：

i.交易流图大节点B总度数D20，D＝入度数Din+出度数Dout；

ii.交易方向为B→Ui；

iii.单笔转出大节点B金额A在范围Range内浮动；

iv.手续费F交易金额A*1/3；

所述的利用各种以太坊异常交易的特征子图根据所述匹配规则对待检测的以太坊交易流图进行检测，获取所述待检测的以太坊交易流图中的异常交易行为，包括：

将待检测的以太坊交易流图作为目标图，将各种异常交易行为对应的特征子图作为查询图，将各种异常交易行为对应的匹配规则作为映射规则，根据所述映射规则利用子图匹配算法将目标图依次与各个查询图进行映射查询，获取与目标图同构的特征子图，将所述与目标图同构的特征子图对应的异常交易行为认定为是所述待检测的以太坊交易流图中存在的以太坊异常交易行为；

给定查询图C＝{N₁，E₁，W₁}，目标图G＝{N₂，E₂，W₂}，和一个映射利用子图匹配算法在查询图C中选取中心节点v₀，在目标图G进行广度优先的扫描比对，获得中心节点v₀在目标图G中的相似点，把该相似点作为中心向图的外圈逐层扩散，依次匹配中心节点v₀的一步邻节点，二步邻节点，N步邻节点，直到匹配完中心节点v₀的所有邻节点，获取中心节点v₀对应的目标图G的候选集U_i；

在候选集U_i中找到所有与查询图C同构的特征子图，设候选集U_i中节点的当前状态为S，M{S}表示M中与状态S相关的映射的集合，开始M{S}为空，算法调用Match函数后，根据节点的当前状态S与中心节点v₀的连接拓扑关系，获得节点对集合P{S}，其中每一节点对包含一个小图节点和一个大图节点，对节点对集合进行遍历，每取出一对节点，用IsFeasible函数判断其是否可行，若通过规则判断出节点对加入后不可能得到一对子图同构，就不继续搜索；如果有可能得到子图同构，就将其加入状态S得到状态S’，同时递归调用Match函数继续搜索，每搜完一个分支就进行回溯，整个过程属于深度优先搜索，状态S构成了树的节点，S中的节点数相当于搜索树的深度，算法每找到一个与查询图C同构的特征子图，就将该特征子图对应的异常交易行为认定为是所述待检测的以太坊交易流图中存在的以太坊异常交易行为。