【摘 要】
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针对智能检测模型的性能受限于原始数据(特征)表达能力的问题,设计了一种残差网络结构ResNet-32用于挖掘区块链交易特征间隐含的关联关系,自动学习包含丰富语义信息的高层抽象特征。虽然浅层特征区分能力弱,但更忠于原始交易细节的描述,如何充分利用两者的优势是提升异常交易检测性能的关键,因此提出了特征融合方法自适应地桥接高层抽象特征与原始特征之间的鸿沟,自动去除其噪声和冗余信息,并挖掘两者的交叉特征信
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏省工业网络安全技术重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划基金资助项目(No.2017YFB1400700),江苏省前沿引领技术基础研究专项基金资助项目(No.BK20202001),国家自然科学基金资助项目(No.61802154,No.61702230,No.U1836116)。
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针对智能检测模型的性能受限于原始数据(特征)表达能力的问题,设计了一种残差网络结构ResNet-32用于挖掘区块链交易特征间隐含的关联关系,自动学习包含丰富语义信息的高层抽象特征。虽然浅层特征区分能力弱,但更忠于原始交易细节的描述,如何充分利用两者的优势是提升异常交易检测性能的关键,因此提出了特征融合方法自适应地桥接高层抽象特征与原始特征之间的鸿沟,自动去除其噪声和冗余信息,并挖掘两者的交叉特征信息获得最具区分力的特征。最后,结合以上方法提出区块链异常交易检测模型(BATDet),并通过Ellipt
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