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프로세서 및 메모리를 포함하는 사기주소검출장치가 기계학습을 이용하여 암호화폐 사기 주소를 검출하기 위한 방법에 있어서,상기 사기주소검출장치가 암호화폐의 사기주소 리포트 데이터베이스, 암호화폐 관련 웹페이지 또는 암호화폐 주소 태그 데이터베이스 중 적어도 하나로부터 암호화폐의 제 1 주소 정보 및 상기 암호화폐의 주소 정보와 함께 저장되어 있는 제 1 추가 정보를 획득하는 단계;상기 제 1 주소 정보가 사기에 연루되었는지 여부를 나타내는 레이블 정보를 획득하는 단계;상기 제 1 주소 정보 및 상기 제 1 추가 정보에 기초하여 상기 레이블 정보를 획득하기 위한 기계학습을 수행하여 제 1 기계학습모델을 생성하는 단계;제 2 주소 정보 및 상기 제 2 주소 정보에 대응되는 제 2 추가 정보를 수신하는 단계;상기 제 2 주소 정보 및 상기 제 2 추가 정보를 상기 제 1 기계학습모델에 적용하여 제 1 예측 레이블 정보를 획득하는 단계;상기 제 1 주소 정보의 거래 이력 정보를 획득하는 단계;상기 제 2 주소 정보의 거래 이력 정보를 획득하는 단계; 상기 제 1 주소, 상기 제 2 주소, 상기 레이블 정보, 상기 제 1 예측 레이블 정보, 상기 제 1 주소의 거래 이력 정보 및 상기 제 2 주소의 거래 이력 정보 중 적어도 하나에 기초하여 둘 이상의 정점(vertex)과 하나 이상의 엣지(edge)를 포함하는 그래프를 생성하는 단계; 및상기 그래프에 기초하여, 상기 제 1 주소 또는 상기 제 2 주소 중 적어도 하나를 포함하는 복수의 그룹을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사기 주소 검출 방법
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삭제
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제 1 항에 있어서,상기 복수의 그룹을 생성하는 단계는,상기 그래프에 기초하여 사기 주소들을 포함하는 제 1 그룹을 생성하는 단계; 및 상기 그래프에 기초하여 양호 주소들(benign addresses)을 포함하는 제 2 그룹을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사기 주소 검출 방법
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제 3 항에 있어서,상기 제 1 그룹에 포함된 주소들의 암호화폐 송수신 이력을 나타내는 제 1 이력 정보를 획득하는 단계;상기 제 2 그룹에 포함된 주소들의 암호화폐 송수신 이력을 나타내는 제 2 이력 정보를 획득하는 단계;상기 제 1 이력 정보에 기초하여 상기 제 1 그룹의 통계적 특징을 나타내는 제 1 특징 정보를 획득하는 단계; 및 상기 제 2 이력 정보에 기초하여 상기 제 2 그룹의 통계적 특징을 나타내는 제 2 특징 정보를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사기 주소 검출 방법
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제 4 항에 있어서,상기 제 1 그룹에 포함된 사기 주소들, 상기 제 2 그룹에 포함된 양호 주소들, 상기 제 1 특징 정보 및 상기 제 2 특징 정보에 기초하여 기계학습을 수행하여, 암호화폐 주소의 사기 여부를 추출하는 제 2 기계학습모델을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사기 주소 검출 방법
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제 5 항에 있어서,제 3 주소 정보 및 상기 제 3 주소 정보의 암호화폐 송수신 이력을 나타내는 제 3 이력 정보를 획득하는 단계;상기 제 3 이력 정보에 기초하여 제 3 특징 정보를 획득하는 단계; 및상기 제 3 주소 정보 및 상기 제 3 특징 정보를 상기 제 2 기계학습모델에 적용하여 제 2 예측 레이블 정보를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사기 주소 검출 방법
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기계학습을 이용하여 암호화폐 사기 주소를 검출하기 위한 사기주소검출장치는 프로세서 및 메모리를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 명령어에 기초하여,암호화폐의 사기주소 리포트 데이터베이스, 암호화폐 관련 웹페이지 또는 암호화폐 주소 태그 데이터베이스 중 적어도 하나로부터 암호화폐의 제 1 주소 정보 및 상기 암호화폐의 주소 정보와 함께 저장되어 있는 제 1 추가 정보를 획득하고,상기 제 1 주소 정보가 사기에 연루되었는지 여부를 나타내는 레이블 정보를 획득하고,상기 제 1 주소 정보 및 상기 제 1 추가 정보에 기초하여 상기 레이블 정보를 획득하기 위한 기계학습을 수행하여 제 1 기계학습모델을 생성하고,제 2 주소 정보 및 상기 제 2 주소 정보에 대응되는 제 2 추가 정보를 수신하고,상기 제 2 주소 정보 및 상기 제 2 추가 정보를 상기 제 1 기계학습모델에 적용하여 제 1 예측 레이블 정보를 획득하고,상기 제 1 주소 정보의 거래 이력 정보를 획득하고,상기 제 2 주소 정보의 거래 이력 정보를 획득하고, 상기 제 1 주소, 상기 제 2 주소, 상기 레이블 정보, 상기 제 1 예측 레이블 정보, 상기 제 1 주소의 거래 이력 정보 및 상기 제 2 주소의 거래 이력 정보 중 적어도 하나에 기초하여 둘 이상의 정점(vertex)과 하나 이상의 엣지(edge)를 포함하는 그래프를 생성하고,상기 그래프에 기초하여, 상기 제 1 주소 또는 상기 제 2 주소 중 적어도 하나를 포함하는 복수의 그룹을 생성하는 것을 특징으로 하는 사기 주소 검출 장치
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삭제
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제 7 항에 있어서,상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 명령어에 기초하여,상기 그래프에 기초하여 사기 주소들을 포함하는 제 1 그룹을 생성하고,상기 그래프에 기초하여 양호 주소들(benign addresses)을 포함하는 제 2 그룹을 생성하는 것을 특징으로 하는 사기 주소 검출 장치
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제 9 항에 있어서,상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 명령어에 기초하여,상기 제 1 그룹에 포함된 주소들의 암호화폐 송수신 이력을 나타내는 제 1 이력 정보를 획득하고,상기 제 2 그룹에 포함된 주소들의 암호화폐 송수신 이력을 나타내는 제 2 이력 정보를 획득하고,상기 제 1 이력 정보에 기초하여 상기 제 1 그룹의 통계적 특징을 나타내는 제 1 특징 정보를 획득하고,상기 제 2 이력 정보에 기초하여 상기 제 2 그룹의 통계적 특징을 나타내는 제 2 특징 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 사기 주소 검출 장치
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제 10 항에 있어서,상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 명령어에 기초하여,상기 제 1 그룹에 포함된 사기 주소들, 상기 제 2 그룹에 포함된 양호 주소들, 상기 제 1 특징 정보 및 상기 제 2 특징 정보에 기초하여 기계학습을 수행하여, 암호화폐 주소의 사기 여부를 추출하는 제 2 기계학습모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 사기 주소 검출 장치
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제 11 항에 있어서,상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 명령어에 기초하여,제 3 주소 정보 및 상기 제 3 주소 정보의 암호화폐 송수신 이력을 나타내는 제 3 이력 정보를 획득하고,상기 제 3 이력 정보에 기초하여 제 3 특징 정보를 획득하고,상기 제 3 주소 정보 및 상기 제 3 특징 정보를 상기 제 2 기계학습모델에 적용하여 제 2 예측 레이블 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 사기 주소 검출 장치
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