【技術實現步驟摘要】
本公開涉及區(qū)塊鏈，尤其涉及一種鏈上涉案資金識別方法、裝置及控制系統(tǒng)。
技術介紹
1、目前，對于金融交易數據的分析基本能夠達到一定的準確性，但通常只能是基于法定貨幣的交易數據進行建模和分析，由于區(qū)塊鏈交易大多涉及加密貨幣，不同的貨幣體系導致數據分析不兼容，無法直接擴展至區(qū)塊鏈交易數據中應用，限制了對新興金融領域的監(jiān)測和分析。不僅如此，通常過多依賴于人工構建交易風險模型，因此難以有效應對新型交易模式和演化中不規(guī)范行為。
技術實現思路
1、有鑒于此，本申請?zhí)岢鲆环N鏈上涉案資金識別方法、裝置及控制系統(tǒng)，以解決上述問題。
2、本申請一方面，提出一種鏈上涉案資金識別方法，包括如下步驟：
3、接收、緩存并排隊用戶的請求數據；其中，所述請求數據包括入金歸集地址；
4、對所述入金歸集地址進行鏈上全量交易搜索，提取起始地址和終點地址的交易鏈路，構建交易網絡圖，并對交易地址進行多維特征的構建；
5、構建規(guī)則模型，利用所述規(guī)則模型對所述交易鏈路評分，得到所述終點地址的評分結果；
6、利用圖挖掘算法對所述交易網絡圖進行社群核心點檢測，得到社群檢測結果；
7、根據所述評分結果和所述社群檢測結果確定可疑地址并展示。
8、作為本申請的一可選實施方案，可選地，在接收、緩存并排隊用戶的請求數據之后，還包括：
9、實時監(jiān)控服務器資源狀態(tài)；
10、在所述資源狀態(tài)符合預設條件時，讀取一條所述請求數據。
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12、作為本申請的一可選實施方案，可選地，所述構建規(guī)則模型，利用所述規(guī)則模型對所述交易鏈路評分，得到所述終點地址的評分結果，包括：
13、構建規(guī)則模型；
14、利用決策樹方法預設所述規(guī)則模型的評分規(guī)則；
15、基于所述評分規(guī)則對所有所述交易鏈路進行評分、求和并提取前10％，得到所述終點地址的評分結果。
16、作為本申請的一可選實施方案，可選地，所述利用圖挖掘算法對所述交易網絡圖進行社群核心點檢測，得到社群檢測結果，包括：
17、獲取所述交易網絡圖；且所述交易網絡圖中通過節(jié)點表征鏈上用戶地址，通過邊表征所述鏈上用戶地址之間的交易關系；
18、利用圖挖掘算法對所述交易網絡圖進行社群檢測，確定所述社群核心點。
19、作為本申請的一可選實施方案，可選地，在利用圖挖掘算法對所述交易網絡圖進行社群檢測，確定所述社群核心點之后，還包括：
20、利用louvain算法對所述交易網絡圖進行社群劃分。
21、作為本申請的一可選實施方案，可選地，所述根據所述評分結果和所述社群檢測結果確定可疑地址并展示，包括：
22、根據所述評分結果和所述社群檢測結果對所述交易地址進行排序，確定可疑地址；
23、展示所述入金歸集地址和所述可疑地址之間的交易鏈路。
24、本申請另一方面，提供一種裝置，用于實現上述任一項所述的鏈上涉案資金識別方法，包括：
25、消息隊列模塊，被配置為接收、緩存并排隊用戶的請求數據；其中，所述請求數據包括入金歸集地址；
26、鏈上檢索模塊，被配置為對所述入金歸集地址進行鏈上全量交易搜索，提取起始地址和終點地址的交易鏈路，構建交易網絡圖，并對交易地址進行多維特征的構建；
27、模型推理模塊，被配置為構建規(guī)則模型，利用所述規(guī)則模型對所述交易鏈路評分，得到所述終點地址的評分結果；
28、社群發(fā)現模塊，被配置利用圖挖掘算法對所述交易網絡圖進行社群核心點檢測，得到社群檢測結果；
29、結果呈現模塊，被配置為根據所述評分結果和所述社群檢測結果確定可疑地址并展示。
30、本申請另一方面，提供一種控制系統(tǒng)，包括：
31、處理器；
32、用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；
33、其中，所述處理器被配置為執(zhí)行所述可執(zhí)行指令時實現上述任一項所述的鏈上涉案資金識別方法。
34、本申請再一方面，提供一種非易失性計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令被處理器執(zhí)行時實現上述任一項所述的鏈上涉案資金識別方法。
35、本專利技術的技術效果：
36、本申請通過對入金歸集地址進行鏈上全量交易搜索，確定起始地址和終止地址之間的所有交易鏈路，并在海量下游交易中識別和追蹤可能涉及涉案資金流向的地址。其中，利用預先構建的規(guī)則模型結合對交易地址提取出的多維特征對交易鏈路進行評分，并采用圖挖掘算法發(fā)現交易網絡中的社群，評估地址間的關聯性，從而識別潛在的不當行為實施人員。再根據規(guī)則模型評分和社群發(fā)現結果實現對于可疑地址進行確定并展示，進而實現協助案件調查的目的。不再受限于法定貨幣的交易數據，能直接應用于區(qū)塊鏈交易數據，從而擴展了分析方法的適應范圍，更好地適應新興金融領域的監(jiān)測和分析要求。
37、根據下面參考附圖對示例性實施例的詳細說明，本公開的其它特征及方面將變得清楚。
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1.一種鏈上涉案資金識別方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的鏈上涉案資金識別方法，其特征在于，在接收、緩存并排隊用戶的請求數據之后，還包括：
3.根據權利要求1所述的鏈上涉案資金識別方法，其特征在于，所述多維特征包括統(tǒng)計特征和圖特征。
4.根據權利要求1所述的鏈上涉案資金識別方法，其特征在于，所述構建規(guī)則模型，利用所述規(guī)則模型對所述交易鏈路評分，得到所述終點地址的評分結果，包括：
5.根據權利要求1所述的鏈上涉案資金識別方法，其特征在于，所述利用圖挖掘算法對所述交易網絡圖進行社群核心點檢測，得到社群檢測結果，包括：
6.根據權利要求5所述的鏈上涉案資金識別方法，其特征在于，在利用圖挖掘算法對所述交易網絡圖進行社群檢測，確定所述社群核心點之后，還包括：
7.根據權利要求1所述的鏈上涉案資金識別方法，其特征在于，所述根據所述評分結果和所述社群檢測結果確定可疑地址并展示，包括：
8.一種裝置，用于實現上述權利要求1-7中任一項所述的鏈上涉案資金識別方法，其特征在于，包括：
<...【技術特征摘要】
1.一種鏈上涉案資金識別方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的鏈上涉案資金識別方法，其特征在于，在接收、緩存并排隊用戶的請求數據之后，還包括：
3.根據權利要求1所述的鏈上涉案資金識別方法，其特征在于，所述多維特征包括統(tǒng)計特征和圖特征。
4.根據權利要求1所述的鏈上涉案資金識別方法，其特征在于，所述構建規(guī)則模型，利用所述規(guī)則模型對所述交易鏈路評分，得到所述終點地址的評分結果，包括：
5.根據權利要求1所述的鏈上涉案資金識別方法，其特征在于，所述利用圖挖掘算法對所述交易網絡圖進行社群核心點檢測，得到社群檢測結果，包括：
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【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：唐崇麟，連曉磊，夏博琳，鄧航，龔婷婷，王野，
申請(專利權)人：北京中科鏈源科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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