以太坊钓鱼诈骗检测技术综述

随着区块链技术的广泛应用,网络钓鱼诈骗成为区块链平台上的一大威胁.由于区块链交易具有不可逆性、匿名性和难以篡改性等特点,网络钓鱼攻击往往具有高度的欺骗性和隐蔽性,给用户和企业带来了巨大损失.其中,以太坊平台因其智能合约功能而备受瞩目,并吸引了众多"加密货币"投资者.然而,这种广泛流行也导致了一些不法分子的涌入,滋生了许多网络犯罪行为.其中,钓鱼诈骗是以太坊平台上主要的诈骗形式之一.针对这种情况,以太坊网络钓鱼检测技术应运而生,研究者在该领域取得了众多成果,但对这些研究成果的系统分析和总结相对较少.深入分析了以太坊上网络钓鱼诈骗的现状,对已有的钓鱼诈骗检测数据集和评价指标进行了全面总结.在此基础上,进一步综述了以太坊钓鱼诈骗检测的方法,包括基于交易信息、基于图嵌入和基于图神经网络的方法.其中,基于交易信息的方法是最为常见的,通过分析交易数据的输入地址、输出地址和数额等信息,来判断交易是否存在异常.基于图嵌入和基于图神经网络的方法则更加注重对整个交易网络的分析,通过构建图结构来分析节点之间的关系,从而更加精准地识别钓鱼攻击.对比分析了各方法的优缺点,说明了各方法的适用范围和局限性.进一步指出了以太坊钓鱼诈骗检测面临的挑战,并展望了以太坊钓鱼诈骗检测未来的研究趋势.