基于区块链的交易数据保护方法、系统及电子设备技术方案

本发明专利技术提供了一种基于区块链的交易数据保护方法、系统及电子设备，涉及信息安全技术领域，该方法首先根据区块链的交易记录，构建目标节点的游走采样序列以及晕二阶子图；然后利用游走采样序列提取目标节点的用户节点特征，并根据晕二阶子图确定目标节点的交易演化特征；再根据用户节点特征以及交易演化特征确定目标节点之间的存在交易概率的交易演化概率；最后利用目标节点的交易演化概率确定目标节点之间的连边的扰动值，并将扰动值低于预设阈值的目标节点之间的连边进行删除。该方法通过融合后的多特征交易演化模式计算交易记录的交易演化概率，并将具有异常演化概率的交易记录进行过滤，保护区块链交易数据在图数据分析模型上的正常应用。析模型上的正常应用。析模型上的正常应用。

【技术实现步骤摘要】
基于区块链的交易数据保护方法、系统及电子设备


[0001]本专利技术涉及信息安全
，尤其是涉及一种基于区块链的交易数据保护方法、系统及电子设备。

技术介绍

[0002]区块链技术中的分布式账本具有匿名性与不可篡改性等特点，一定程度上确保了数据的安全，但诈骗交易一旦成立用户将永久损失被诈骗的电子货币。因此在诈骗行为发生之前利用相关的检测模型来对交易过程进行实时检测，来保护交易数据的安全性。但攻击者可通过在未来时刻与指定的用户建立交易记录，以此欺骗检测模型，从而隐藏自身的异常交易。
[0003]可见，现有技术对于欺骗检测模型的扰动交易行为，还缺少相应的保护手段。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于区块链的交易数据保护方法、系统及电子设备，该方法通过融合后的多特征交易演化模式计算交易记录的交易演化概率，并将具有异常演化概率的交易记录进行过滤，保护区块链交易数据在图数据分析模型上的正常应用。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于区块链的交易数据保护方法，该方法包括：
[0006]根据区块链的交易记录，构建目标节点的游走采样序列以及晕二阶子图；其中，区块链中包含多个节点，交易记录为节点之间的连边的集合；
[0007]利用游走采样序列提取目标节点的用户节点特征，并根据晕二阶子图确定目标节点的交易演化特征；
[0008]根据用户节点特征以及交易演化特征，确定目标节点之间的交易演化概率；其中，交易演化概率为两个目标节点之间存在交易的概率；
[0009]利用目标节点的交易演化概率确定目标节点之间的连边的扰动值，并将扰动值低于预设阈值的目标节点之间的连边进行删除。
[0010]在一些实施方式中，根据区块链的交易记录，构建目标节点的游走采样序列以及晕二阶子图的步骤，包括：
[0011]获取区块链中包含的所有交易记录，并将交易记录中的交易节点、时间信息以及交易金额信息确定为区块链的交易数据；
[0012]利用游走采样对交易数据进行转换，得到目标节点的游走采样序列；
[0013]以目标节点作为中心地址，利用游走采样序列构建目标节点的多阶邻居地址，并根据邻居地址及其交易记录构建晕二阶子图。
[0014]在一些实施方式中，根据晕二阶子图确定目标节点的交易演化特征，包括：
[0015]初始化晕二阶子图中的节点属性以及交易连边属性；
[0016]根据节点属性和交易连边属性，分别确定目标节点的节点级交易演化特征、连边级交易演化特征、方向级交易演化特征；
[0017]将已确定的节点级交易演化特征、连边级交易演化特征、方向级交易演化特征进行拼接，得到目标节点的交易演化特征。
[0018]在一些实施方式中，晕二阶子图中的节点属性以及交易连边属性的初始化过程，通过以下算式实现：
[0019]节点v
i
的节点属性NF(i)为：
[0020]NF(i)＝{E
freq
,E
sum
,E
mean
,E
max
,E
min
}
[0021]其中，E
freq
为节点v
i
在单位时间内发生的交易数；E
sum
为节点v
i
的收入支出的总额；E
mean
为节点v
i
的平均交易额；E
max
为节点v
i
的最大交易额；E
min
为节点v
i
的最小交易额；
[0022]连边e
ij
的交易连边属性EF(i,j)为：
[0023]EF(i,j)＝{E
num
,E
out
,E
in
}
[0024]其中，E
num
为节点v
i
和节点v
j
之间的交易额总数；E
out
为节点v
i
到节点v
j
之间的交易额总数；E
in
为节点v
j
到节点v
i
之间的交易额总数。
[0025]在一些实施方式中，节点级交易演化特征，通过以下算式得到：
[0026][0027]其中，λ
F
为可训练的第一注意力参数，用于为不同节点NF分配不同的注意力系数；
[0028]连边级交易演化特征，通过以下算式得到：
[0029][0030]其中，λ
E
为可训练的第二注意力参数，用于不同的连边EF分配不同的注意力系数；为节点v
i
在一阶连边集合E
0,1
中的连边平均值；
[0031]方向级交易演化特征，通过以下算式得到：
[0032][0033]其中，outdegree(i)和indegree(i)分别为节点v
i
的支出值和收入值。
[0034]在一些实施方式中，根据用户节点特征以及交易演化特征，确定目标节点的交易演化概率的步骤，包括：
[0035]对用户节点特征以及交易演化特征进行加权求和，得到组合加权特征；上述过程通过以下算式实现：
[0036]Z(g,G,Θ)＝γ
A
·
f
A
(g,G)+γ
B
·
f
B
(G)，
[0037]其中，Z(g,G,Θ)为组合加权特征；f
A
(g,G)为采用参数为Θ的数据保护模型对游走采样序列g进行提取生成的用户节点特征；f
B
(G)为晕二阶子图G的交易演化特征；γ
A
、γ
B
为注意力系数矩阵；数据保护模型事先通过随机梯度下降法完成训练；
[0038]利用组合加权特征，确定目标节点之间的交易演化概率；上述过程通过以下算式
实现：
[0039][0040]其中，s
i,j
为节点对(v
i
,v
j
)的交易演化概率；z
i
,z
j
∈Z(g,G,Θ)分别表示交易演化特征Z(g,G,Θ)的第i行、第j行。
[0041]在一些实施方式中，数据保护模型的训练过程中采用的目标函数为：
[0042][0043]其中，L为目标函数的输出值；Φ为可训练参数；y
ij
为区块链交易网络的邻接矩阵；
[0044]Y
ij
为交易系数，若节点v
i
具有支付给节点v
j
的交易记录，则Y
ij
＝1；若节点v
i
不具有支付给节点v
j
的交易记录，则Y本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链的交易数据保护方法，其特征在于，所述方法包括：根据区块链的交易记录，构建目标节点的游走采样序列以及晕二阶子图；其中，所述区块链中包含多个节点，所述交易记录为所述节点之间的连边的集合；利用所述游走采样序列提取所述目标节点的用户节点特征，并根据所述晕二阶子图确定所述目标节点的交易演化特征；根据所述用户节点特征以及所述交易演化特征，确定所述目标节点之间的交易演化概率；其中，所述交易演化概率为两个所述目标节点之间存在交易的概率；利用所述交易演化概率确定所述目标节点之间的连边的扰动值，并将所述扰动值低于预设阈值的所述目标节点之间的连边进行删除。2.根据权利要求1所述的基于区块链的交易数据保护方法，其特征在于，根据区块链的交易记录，构建目标节点的游走采样序列以及晕二阶子图的步骤，包括：获取所述区块链中包含的所有交易记录，并将所述交易记录中的交易节点、时间信息以及交易金额信息确定为所述区块链的交易数据；利用游走采样对所述交易数据进行转换，得到所述目标节点的游走采样序列；以所述目标节点作为中心地址，利用所述游走采样序列构建所述目标节点的多阶邻居地址，并根据所述邻居地址及其交易记录构建所述晕二阶子图。3.根据权利要求1所述的基于区块链的交易数据保护方法，其特征在于，根据所述晕二阶子图确定所述目标节点的交易演化特征，包括：初始化所述晕二阶子图中的节点属性以及交易连边属性；根据所述节点属性和所述交易连边属性，分别确定所述目标节点的节点级交易演化特征、连边级交易演化特征、方向级交易演化特征；将已确定的所述节点级交易演化特征、所述连边级交易演化特征、所述方向级交易演化特征进行拼接，得到所述目标节点的交易演化特征。4.根据权利要求3所述的基于区块链的交易数据保护方法，其特征在于，所述晕二阶子图中的节点属性以及交易连边属性的初始化过程，通过以下算式实现：节点v
i
的所述节点属性NF(i)为：NF(i)＝{E
freq
,E
sum
,E
mean
,E
max
,E
min
}其中，E
freq
为节点v
i
在单位时间内发生的交易数；E
sum
为节点v
i
的收入支出的总额；E
mean
为节点v
i
的平均交易额；E
max
为节点v
i
的最大交易额；E
min
为节点v
i
的最小交易额；连边e
ij
的所述交易连边属性EF(i,j)为：EF(i,j)＝{E
num
,E
out
,E
in
}其中，E
num
为节点v
i
和节点v
j
之间的交易额总数；E
out
为节点v
i
到节点v
j
之间的交易额总数；E
in
为节点v
j
到节点v
i
之间的交易额总数。5.根据权利要求3所述的基于区块链的交易数据保护方法，其特征在于，所述节点级交易演化特征，通过以下算式得到：其中，λ
F
为可训练的第一注意力参数，用于为不同节点NF分配不同的注意力系数；
所述连边级交易演化特征，通过以下算式得到：其中，λ
E
为可训练的第二注意力参数，用于不...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆韵，张亮，常荣虎，孙云，陆克贤，吴照平，舒塘皓，姚世凯，
申请(专利权)人：杭州中奥科技有限公司，
类型：发明
国别省市：