信息安全研究 ›› 2023, Vol. 9 ›› Issue (9): 877-.

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基于LightGBM的区块链异常交易检测技术研究

王志强1王姿旖1王庆德2徐华福3   

  1. 1(北京电子科技学院网络空间安全系北京100070)
    2(国家信息中心北京100045)
    3(广西大数据发展局南宁530023)
  • 出版日期:2023-09-17 发布日期:2023-10-04
  • 通讯作者: 王姿旖 硕士研究生.主要研究方向为网络空间安全. 1157942740@qq.com
  • 作者简介:王志强 博士,副教授.主要研究方向为网络空间安全和漏洞挖掘. wangzq@besti.edu.cn 王姿旖 硕士研究生.主要研究方向为网络空间安全. 1157942740@qq.com 王庆德 博士,高级工程师.主要研究方向为大数据研究、广义虚拟经济学. 839084971@qq.com 徐华福 博士.主要研究方向为大数据发展、数字经济、区块链、人工智能. xu_hf@126.com

Research on Blockchain Abnormal Transaction Detection Technology  Based on LightGBM

  • Online:2023-09-17 Published:2023-10-04

摘要: 传统的机器学习模型在处理小样本数据集时容易出现过拟合的情况.为解决此类问题并保证模型验证准确性,提出了基于LightGBM(LGBM)的区块链异常交易检测方法,利用网格搜索对模型参数进行优化,防止模型陷入过拟合状态,提高模型适应能力. LightGBM模型的AUC最佳取值为0.994,平均准确率为0.970.为验证异常检测算法的有效性,与随机森林、XGBoost模型进行对比实验,实验表明,该方法具有更高的准确率和训练效率.

关键词: 异常检测, 区块链, 深度学习, 网格搜索, LightGBM

Abstract: Because the traditional machine learning model is prone to overfitting when dealing with small sample data sets. To solve such problems and ensure the accuracy of model validation, this paper proposes a blockchain anomaly transaction detection method based on LightGBM(LGBM), using grid search to optimize the model parameters to prevent the model from falling into the overfitting state and improve the adaptability of the model. The optimal AUC value of the LightGBM model is 0.994, and the average accuracy is 0.970. In order to verify the effectiveness of the anomaly detection algorithm proposed in this paper, a comparative experiment with the random forest and XGBoost model shows that the proposed method has higher accuracy and training efficiency.

Key words: anomaly detection, blockchain, deep learning, grid search, LightGBM

中图分类号: