一种针对数字货币的异常交易行为检测方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN113011888A

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN202110262931.9

    申请日:2021-03-11

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种针对数字货币的异常交易行为检测方法、装置、设备及介质,方法为:获取数字货币交易所中每个用户的交易数据;将检测时间段划分为若干分段,将单个用户在各时间分段的交易记录组合,均作为该用户的交易行为;从多个维度对交易行为进行特征描述,作为交易行为的特征向量;所有用户所有交易行为的特征向量构成数据集;使用局部异常因子算法计算数据集中每个数据点的离群因子值;对数据集聚类,并对各数据点根据其所在簇大小调整其离群因子值;根据调整后的离群因子值确定该数据点对应交易行为分析单元的异常交易可疑值,进而确定该用户的异常交易可疑性。本发明提高异常交易行为检测的准确度,对有异常交易嫌疑的账户自动化检测。

    一种针对数字货币的异常交易行为检测方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN113011888B

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202110262931.9

    申请日:2021-03-11

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种针对数字货币的异常交易行为检测方法、装置、设备及介质,方法为:获取数字货币交易所中每个用户的交易数据;将检测时间段划分为若干分段,将单个用户在各时间分段的交易记录组合,均作为该用户的交易行为;从多个维度对交易行为进行特征描述,作为交易行为的特征向量;所有用户所有交易行为的特征向量构成数据集;使用局部异常因子算法计算数据集中每个数据点的离群因子值;对数据集聚类,并对各数据点根据其所在簇大小调整其离群因子值;根据调整后的离群因子值确定该数据点对应交易行为分析单元的异常交易可疑值,进而确定该用户的异常交易可疑性。本发明提高异常交易行为检测的准确度,对有异常交易嫌疑的账户自动化检测。

    一种基于去噪的轨迹预测方法及相关设备

    公开(公告)号:CN119415828A

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202411444348.X

    申请日:2024-10-16

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本申请涉及轨迹预测技术领域,提供了一种基于去噪的轨迹预测方法及相关设备,该方法包括:对目标车辆的历史轨迹进行编码,得到目标车辆的历史轨迹隐藏编码,并对每个邻居车辆的历史轨迹进行编码,得到每个邻居车辆的历史轨迹隐藏编码;根据所有邻居车辆的历史轨迹隐藏编码,计算目标车辆的最终社会编码;基于目标车辆的历史轨迹隐藏编码和最终社会编码,对目标车辆进行轨迹预测,得到未来轨迹分布;对未来轨迹分布进行采样,得到噪声未来轨迹,并利用所有历史轨迹对噪声未来轨迹进行去噪,得到目标车辆的最终未来轨迹。本申请的方法能够提高轨迹预测的准确性。

    基于算盘隐喻的数字货币交易异常用户识别方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN114493612A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210085914.7

    申请日:2022-01-25

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于算盘隐喻的数字货币交易异常用户识别方法、设备及介质,方法包括:获取数字货币交易所的用户在交易时间段内的所有交易记录;根据交易记录绘制算盘图,包括横轴和若干直柱,横轴表示交易时间,直柱垂直贯穿于横轴并与交易记录一一对应;直柱位于横轴上方的算珠,利用其高度来展示交易金额;直柱位于横轴下方的算珠,利用其颜色和位置分别表示交易币种和类型;统计算盘图中的直柱数量、直柱间距、算珠颜色数量及相关统计数据;判断统计的各统计数据是否超过相应预设阈值,若超过相应预设阈值的统计数据的个数大于预设值,则判定该用户为异常用户。本发明能够直观有效地展示异常用户的交易序列数据,并识别异常用户。

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