一种区块链地址风险评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种区块链地址风险评估方法及装置，其中方法包括：计算待查询地址在风险交易中接收到的风险资金的总额，风险交易为已经确定的参与洗钱活动的交易；根据待查询地址涉及到的风险交易的数量以及可疑交易的数量计算待查询地址的信用评分，可疑交易为所述已知风险交易预测的具有参与洗钱活动嫌疑的交易；根据待查询地址接收到的风险资金的总额以及信用评分，确定待查询地址的风险等级。本发明专利技术公开的技术方案实现了对某区块链地址已涉及和未来可能涉及风险事件的风险作出的评估，帮助用户快速评估区块链上的地址，通过降低风险资金的流通率打击利用加密货币进行的洗钱交易活动在区块链上的蔓延。

【技术实现步骤摘要】
一种区块链地址风险评估方法及装置
本专利技术涉及计算机
，特别涉及一种区块链地址风险评估方法及装置。
技术介绍
区块链加密货币由于其匿名性和去中心化的特点，被一些不法分子用来作为网络犯罪的工具。在基于区块链的加密货币系统中，一笔有黑钱嫌疑的风险资金经过混币商的“混币”操作后，可能会通过汇聚、分割、折叠、互换等方式将风险资金与其它渠道来源的正常资金进行混淆，发送到多个身份未知的地址，这些地址再将“混币”后的资金进行转移交易，因此在涉及一项风险事件的交易活动中会涉及到繁多的地址，并且每个地址对风险事件接事后洗钱活动的参与程度不同，如果能将各地址的风险程度评估出来，则有利于进一步挖掘洗钱活动的洗钱模型。因此如何查询区块链上的正常地址和可疑地址，如何根据地址参与风险活动的程度对地址进行风险评级成为区块链反洗钱领域中的必须面对的问题，目前市面上也缺少合理、有效地对区块链上地址进行风险评级的技术方案。
技术实现思路
为了解决现有技术的问题，本专利技术实施例提供了一种区块链地址风险评估方法。所述技术方案如下：一方面，提供了一种区块链地址风险评估方法，所述方法包括：计算待查询地址在风险交易中接收到的风险资金的总额，所述风险交易为已经确定的参与洗钱活动的交易；根据所述待查询地址涉及到的所述风险交易的数量以及可疑交易的数量计算所述待查询地址的信用评分，所述可疑交易为述已知风险交易预测的具有参与洗钱活动嫌疑的交易；根据所述待查询地址接收到的所述风险资金的总额以及所述信用评分，确定所述待查询地址的风险等级。进一步地，计算待查询地址在风险交易中接收到的风险资金的总额包括：获取已知风险交易的哈希在区块链中的流转路径，将所述流转路径中涉及到的交易确定为所述风险交易；将每笔所述风险交易接收到的其前序风险交易中的资金金额与该笔所述风险交易实际的转出的资金金额中较小值作为该笔所述风险交易接收到的所述风险资金的金额；获取所述待查询地址涉及到的全部的所述风险交易，计算所述待查询地址接收到的所述风险资金的总额。进一步地，计算所述交易的数量包括：利用可疑交易识别模型根据所述风险交易的交易信息，预测所述可疑交易，和/或，利用无监督学习算法识别交易特征，预测所述可疑交易。进一步地，根据所述待查询地址接收到的所述风险资金的总额以及所述信用评分，确定所述待查询地址的风险等级包括：将所述待查询地址接收到的所述风险资金的总额以及所述信用评分输入到风险分级模型中获得所述待查询地址的风险等级，其中所述风险分级模型为根据已知身份地址的风险资金金额及信用评分训练获得。进一步地，根据所述待查询地址涉及到的所述风险交易的数量以及可疑交易的数量计算所述待查询地址的信用评分包括：统计所述待查询地址作为资金接收方涉及的交易总数量，以及其中包括的所述风险交易的数量、所述可疑交易的数量以及其他交易的数量；根据所述交易总数量、所述风险交易的数量、所述可疑交易的数量以及其他交易的数量计算所述待查询地址的信用评分。进一步地，根据所述交易的总数量、所述风险交易的数量、所述可疑交易的数量以及其他交易的数量计算所述待查询地址的信用评分包括：结合风险交易权重值计算所述交易总数量中所述其他交易的占比；计算所述其他交易的占比的置信区间，基于所述置信区间选取所述待查询地址的信用评分。进一步地，结合风险交易权重值计算所述交易总数量中所述其他交易的占比包括：其中，为交易总数量中其他交易的占比，No为所述其他交易的数量，Nr为所述风险交易的数量，Ns为所述可疑交易的数量，δ为所述风险交易权重值。进一步地，计算所述其他交易的占比的置信区间包括：其中，所述置信区间：p∈[p-,p+]，为交易总数量中其他交易的占比，z为标准正态分布下显著性水平为α对应的临界值。第二方面，提供一种区块链上地址风险评估装置，包括：风险资金计算模块，用于计算待查询地址在风险交易中接收到的风险资金的总额，所述风险交易为已经确定的参与洗钱活动的交易；信用评分计算模块，用于根据所述待查询地址涉及到的所述风险交易的数量以及可疑交易的数量计算所述待查询地址的信用评分，所述可疑交易为述已知风险交易预测的具有参与洗钱活动嫌疑的交易；评级模块，用于根据所述待查询地址接收到的所述风险资金的总额以及所述信用评分，确定所述待查询地址的风险等级。进一步地，所述风险资金计算模块包括：风险交易确定模块，用于获取已知风险交易的哈希在区块链中的流转路径，将所述流转路径中涉及到的交易确定为所述风险交易；风险金额确定模块，用于将每笔所述风险交易接收到的其前序风险交易中的资金金额与该笔所述风险交易实际的转出的资金金额中较小值作为该笔所述风险交易接收到的所述风险资金的金额；资金汇总模块，用于获取所述待查询地址涉及到的全部的所述风险交易，计算所述待查询地址接收到的所述风险资金的总额。进一步地，所述信用评分计算模块包括：可疑交易预测模块，用于利用可疑交易识别模型根据所述风险交易的交易信息，预测所述可疑交易，和/或，利用无监督学习算法识别交易特征，预测所述可疑交易。进一步地，所述评级模块，具体用于将所述待查询地址接收到的所述风险资金的总额以及所述信用评分输入到风险分级模型中获得所述待查询地址的风险等级，其中所述风险分级模型为根据已知身份地址的风险资金金额及信用评分训练获得。进一步地，所述信用评分计算模块，还包括：交易数量统计模块，用于统计所述待查询地址作为资金接收方涉及的交易总数量，以及其中包括的所述风险交易的数量、所述可疑交易的数量以及其他交易的数量；分数计算模块，用于根据所述交易总数量、所述风险交易的数量、所述可疑交易的数量以及其他交易的数量计算所述待查询地址的信用评分。进一步地，所述分数计算模块，具体用于：结合风险交易权重值计算所述交易总数量中所述其他交易的占比；计算所述其他交易的占比的置信区间，基于所述置信区间选取所述待查询地址的信用评分。进一步地，所述结合风险交易权重值计算所述交易总数量中所述其他交易的占比包括：其中，为交易总数量中其他交易的占比，No为所述其他交易的数量，Nr为所述风险交易的数量，Ns为所述可疑交易的数量，δ为所述风险交易权重值。进一步地，计算所述其他交易的占比的置信区间包括：其中，所述置信区间：p∈[p-,p+]，为交易总数量中其他交易的占比，z为标准正态分布下显著性水平为α对应的临界值。第三方面，本专利技术提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：处理器和存储器，所述存储器中存储有程序指令；所述处理器用于执行所述存储器中的程序指令，执行如上所述的区块链上地址风险评估方法。本专利技术实施例提供的技术方案带来的有益效果是：1、本专利技术公开的技术方案通过两个渠道评估本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种区块链地址风险评估方法，其特征在于，包括：/n计算待查询地址在风险交易中接收到的风险资金的总额，所述风险交易为已经确定的参与洗钱活动的交易；/n根据所述待查询地址涉及到的所述风险交易的数量以及可疑交易的数量计算所述待查询地址的信用评分，所述可疑交易为所述已知风险交易预测的具有参与洗钱活动嫌疑的交易；/n根据所述待查询地址接收到的所述风险资金的总额以及所述信用评分，确定所述待查询地址的风险等级。/n

【技术特征摘要】
1.一种区块链地址风险评估方法，其特征在于，包括：
计算待查询地址在风险交易中接收到的风险资金的总额，所述风险交易为已经确定的参与洗钱活动的交易；
根据所述待查询地址涉及到的所述风险交易的数量以及可疑交易的数量计算所述待查询地址的信用评分，所述可疑交易为所述已知风险交易预测的具有参与洗钱活动嫌疑的交易；
根据所述待查询地址接收到的所述风险资金的总额以及所述信用评分，确定所述待查询地址的风险等级。


2.如权利要求1所述的一种区块链风险评估方法，其特征在于，计算待查询地址在风险交易中接收到的风险资金的总额包括：
获取已知风险交易的哈希在区块链中的流转路径，将所述流转路径中涉及到的交易确定为所述风险交易；
将每笔所述风险交易接收到的其前序风险交易中的资金金额与该笔所述风险交易实际的转出的资金金额中较小值作为该笔所述风险交易接收到的所述风险资金的金额；
获取所述待查询地址涉及到的全部的所述风险交易，计算所述待查询地址接收到的所述风险资金的总额。


3.如权利要求1所述的一种区块链风险评估方法，其特征在于，计算所述交易的数量包括：
利用可疑交易识别模型根据所述风险交易的交易信息，预测所述可疑交易，和/或，利用无监督学习算法识别交易特征，预测所述可疑交易。


4.如权利要求1所述的一种区块链风险评估方法，其特征在于，根据所述待查询地址接收到的所述风险资金的总额以及所述信用评分，确定所述待查询地址的风险等级包括：
将所述待查询地址接收到的所述风险资金的总额以及所述信用评分输入到风险分级模型中获得所述待查询地址的风险等级，其中所述风险分级模型为根据已知身份地址的风险资金金额及信用评分训练获得。


5.如权利要求1～4中任意一项所述的一种区块链风险评估方法，其特征在于，根据所述待查询地址涉及到的所述风险交易的数量以及可疑交易的数量计算所述待查询地址的信用评分包括：
统计所述待查询地址作为资金接收方涉及的交易总数量，以及其中包括的所述风险交易的数量、所述可...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹一新，吴小川，孙亮，干泽俊，
申请(专利权)人：众安信息技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44