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计算机工程与应用 2023年

作者：蔡元海宋甫元黎凯陈彦宇付章杰南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室

区块链上的交易合法性检测对于加密数字货币的监管具有重大意义。针对现有交易合法性检测方法存在的检测精度低下、判别过程中难以有效兼顾交易本身信息与前后拓扑信息的问题，提出融合可信深度森林的多角度高精度合法性检测方法。首先... 详细信息

区块链上的交易合法性检测对于加密数字货币的监管具有重大意义。针对现有交易合法性检测方法存在的检测精度低下、判别过程中难以有效兼顾交易本身信息与前后拓扑信息的问题，提出融合可信深度森林的多角度高精度合法性检测方法。首先，设计基于可信生成特征的可信深度森林TForest，以特征重排序的方式赋予子样本足够的区分度，结合可变滑动窗口以均衡无混淆的方式提取可信子样本，在大幅度降低生成特征维度的基础上，提高了深度森林的判别精度。接着，提出一种集成策略，基于不同基模型对于正负样本识别能力的差异性，采用双阶段逐层优化的方式有效融合可信深度森林与Transformer图网络及残差网络三类基判别器，兼顾两方面信息，构成高精度的多角度分析模型T2Rnet。在Elliptic数据集上的实验结果显示，该模型的F1-score达到83.11%，相比基准图卷积方法提升31.6个百分点，具备可靠的交易合法性检测性能。

关键词：区块链合法性检测可信深度森林神经网络双阶段集成

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高判别精度的区块链交易合法性检测方法

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计算机工程与应用 2024年第5期60卷 271-280页

作者：蔡元海宋甫元黎凯陈彦宇付章杰南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室西安710071

区块链上的交易合法性检测对于加密数字货币的监管具有重大意义。针对现有交易合法性检测方法存在的检测精度低下、判别过程中难以有效兼顾交易本身信息与前后拓扑信息的问题,提出融合可信深度森林的多角度高精度合法性检测方法。设计... 详细信息

区块链上的交易合法性检测对于加密数字货币的监管具有重大意义。针对现有交易合法性检测方法存在的检测精度低下、判别过程中难以有效兼顾交易本身信息与前后拓扑信息的问题,提出融合可信深度森林的多角度高精度合法性检测方法。设计基于可信生成特征的可信深度森林TForest,以特征重排序的方式赋予子样本足够的区分度,结合可变滑动窗口以均衡无混淆的方式提取可信子样本,在大幅度降低生成特征维度的基础上,提高了深度森林的判别精度。提出一种集成策略,基于不同基模型对于正负样本识别能力的差异性,采用双阶段逐层优化的方式有效融合可信深度森林与Transformer图网络及残差网络三类基判别器,兼顾两方面信息,构成高精度的多角度分析模型T2Rnet。在Elliptic数据集上的实验结果显示,该模型的F1-score达到83.11%,相比基准图卷积方法提升31.6%,具备可靠的交易合法性检测性能。

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