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演讲摘要：区块链的开放和透明特性使得人们能够无阻碍地获取到大量的交易数据进行深度研究。本报告将结合区块链数据的特性，将链上交易行为建模成大型的区块链交易（交互）图，进一步运用图学习技术来分析区块链中潜在的安全性问题。特别地，我们提出了Eth-ident框架，从节点和子图层面分别捕捉账户个体特征和账户行为模式，在对多种类型账户的识别上取得了目前最好的效果。针对区块链平台中存在的多种欺诈行为（庞氏骗局、钓鱼诈骗），提出了若干基于图神经网络、基于异构特征增广、基于交易子图网络、基于多视角感知的框架，实现了在庞氏骗局检测和钓鱼诈骗检测问题上的逐步优化。此外，对于区块链平台中由于洗钱、诈骗等行为引起的资金流失问题，设计时间序列快照网络来建模以太坊的动态交易行为，并提出TBW偏好游走策略来自适应地捕捉时间快照内外的交易信息，在交易追踪问题上取得了显著的效果。
讲者简介：宣琦，教授、博士生导师、网络空间安全研究院院长。浙江大学控制科学与工程博士，加州大学戴维斯分校计算机科学博士后，卡内基梅隆大学和香港城市大学访问学者。长期从事人工智能、数据挖掘、网络科学等交叉领域的研究工作。将人工智能和网络分析技术相结合，对众多互联网和工业数据进行了大量的挖掘分析，并研究当前算法存在的安全隐患，提出了多种算法对抗和增强方法。相关工作发表在ICSE、FSE、WWW、TIFS、TKDE等多个CCF-A类顶会和顶刊上，获得浙江省科技进步二等奖，并获得国家自然科学基金联合重点、浙江省自然科学基金杰出青年等项目资助，入选浙江省院士结对培养青年英才计划、浙江高校中青年学科带头人，目前担任中国指挥与控制学会网络科学与工程等多个专委会委员。
第六届CCF中国区块链技术大会
区块链系统与智能合约安全论坛
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