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区块链是一项具有颠覆许多传统行业的潜力的新兴技术.自以比特币为代表的区块链1.0诞生以来,区块链技术获得了广泛的关注,积累了大量的用户交易数据.而以以太坊为代表的区块链2.0的诞生,更加丰富了区块链的数据类型.区块链技术的火热,催生了大量基于区块链的技术创新的同时也带来许多新的问题,如用户隐私泄露,非法金融活动等.而区块链数据公开的特性,为研究人员通过分析区块链数据了解和解决相关问题提供了前所未有的机会.因此,总结目前区块链数据存在的研究问题、取得的分析成果、可能的研究趋势以及面临的挑战具有重要意义.为此,全面回顾和总结了当前的区块链数据分析的成果,在介绍区块链技术架构和关键技术的基础上,分析了目前区块链系统中主要的数据类型,总结了目前区块链数据的分析方法,并就实体识别、隐私泄露风险分析、网络画像、网络可视化、市场效应分析、交易模式识别、非法行为检测与分析等7个问题总结了当前区块链数据分析的研究进展.最后针对目前区块链数据分析研究中存在的不足分析和展望了未来的研究方向以及面临的挑战. 相似文献
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近年来,区块链技术已在金融、医疗和政务等领域得到了广泛应用和关注。然而,由于智能合约的不易篡改性和运行环境的特殊性,各类安全问题频繁出现。一方面是合约开发者在编写合约时出现的代码安全问题,另一方面是以太坊出现不少高风险智能合约,普通用户很容易被高风险合约提供的高回报所吸引,但对合约的风险却无从知晓。然而,关于智能合约安全的研究主要集中于代码安全方面,对合约功能识别的研究相对较少。假如能对智能合约功能进行准确分类,将有助于人们更好地理解智能合约的行为,同时保障智能合约生态安全,减少或挽回用户的损失。已有的智能合约分类方法通常依赖于对智能合约开源代码的分析,但以太坊发布的合约仅强制要求部署字节码,且只有极少数合约公布了其开源代码。因此,提出了一种基于字节码的以太坊智能合约分类方法。收集以太坊智能合约字节码和对应类别标签,然后提取操作码频率特征以及控制流图特征;通过实验对特征重要性进行分析,获取适合的图向量维度及最优的分类模型;在交易所、金融、赌博、游戏和高风险5个类别的智能合约多分类任务中进行实验验证,使用XGBoost分类器时的F1值达到0.9138。实验结果表明所提方法能较好地完成以太坊智能合约的分类任务,并且能够应用于现实中的智能合约类别预测。 相似文献