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演讲摘要：区块链因其去中心化、不可篡改等诸多优良特性，受到了社会各界广泛关注。然而，区块链的匿名性在保护用户隐私的同时，也助长了钓鱼诈骗、庞氏骗局、赌博等非法活动的盛行，每年造成巨大经济损失。为了解决该问题，区块链地址身份推断被提出，其通过对交易数据进行关联分析，有效分析匿名地址的交易行为特征，识别非法交易活动和地址身份类型，从而加强区块链安全监管。然而现有的身份推断模型大多依赖大量标记样本进行训练，但是现实中往往难以获取足量的标签地址，导致对于少量标签的身份类型的检测能力不足。为此，本文首次提出了一种基于少样本学习的区块链地址身份推断算法。首先，本文构建了目前该领域最大规模的多身份类型的以太坊交易数据集，包含10534704个地址和120983433条交易；其次，设计了图Transformer编码器，利用Transformer结构的强表征能力提取每个交易图中节点的有效嵌入表示，并设计了改进的三元组损失来约束特征嵌入表示，使得同类样本在嵌入空间中彼此靠近，异类样本互相远离；接着，设计了基于距离加权原型网络，根据每个样本与均值中心的距离分配注意力权重，有效降低少样本任务中异常或噪声值对类原型计算的干扰。最后，使用度量学习模块将每个样本与各类原型进行距离度量来得到最终的预测结果。实验结果表明，该模型在真实以太坊的交易数据集上测试取得了优异性能，2way5shot和5way5shot的F1分数分别达到了87.97%和73.09%，证明了方法的有效性。
讲者简介：付章杰，教授，博士生导师，现任 南京信息工程大学 网络空间安全学院院长、计算机学院执行院长，“数字取证”教育部工程研究中心主任。教育部青年长江学者，国家重点研发计划青年首席科学家，江苏省杰出青年基金获得者。主要研究方向为信息安全、区块链安全、数字取证等。被邀在PSP2019、TrustCom等多个国内外会议上做大会特邀报告；担任2020中国密码应用高峰论坛等多个国内外会议的大会主席和程序委员会主席；担任多个国内外期刊的副主编和编委；担任ACM SIGWEB China执行委员会主席；担任中国网络空间新兴技术安全创新论坛（新安盟）常务理事、新安盟云安全专委会秘书长、江苏省密码学会常务理事、江苏省网络空间安全学会常务理事。近年来主持国家重点研发计划项目“区块链”重点专项青年科学家项目、国家信息安全专项、国家自然科学基金重点项目等国家级项目6项，以第一作者或通信作者在IEEE TDSC、IEEE TIFS、计算机学报、软件学报等国内外顶级期刊和会议发表论文50余篇。授权国家发明专利10余项。科研成果“密文检索与取证”获2019年度江苏省科学技术（基础类）一等奖。
第六届CCF中国区块链技术大会
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