Dec, 2019

剖析以太坊区块链分析：从拓扑和几何学角度学到了什么

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TL;DR本文通过引入基于拓扑数据分析和功能数据深度的新工具，展示了以太坊网络可以提供重要见解，以评估加密货币价格动态与交易图形属性之间的关系，这是传统数据源和分析方法无法获取的。
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发现论文，激发创造
  • 利用复杂网络方法对以太坊交易记录进行建模和理解

    本研究利用时间和金额特征，将以太坊交易记录建模成复杂网络，通过设计多种灵活的基于随机游走的图表征策略，证明了边的时间和多样性特征对于准确建模和理解以太坊交易网络是不可或缺的

    Dec, 2020

  • 链节轨道：比特币区块链的拓扑地址嵌入

    通过使用一种名为 Chainlet Orbits 的新方法，该方法嵌入地址并使用其拓扑特征，我们能够更好地检测出由比特币网络中的违法行为引起的独特子结构，并且该方法通过使用可解释的机器学习模型在短时间内进行了一些检测。

    May, 2023

  • 区块链正在监视您：对以太坊用户进行特征描述和去匿名化

    本文分析了以太坊的账户模型的隐私问题，并使用类标识符将用户进行了匿名剖析，以此评估了 Tornado Cash 混币的隐私保障，并描述了一种可用于在以太坊上的机密交易层上的恶意价值指纹攻击。

    May, 2020

  • ETGraph: 连接以太坊和推特的开创性数据集

    ETGraph 是一个将 Ethereum 的交易记录和 Twitter 的关注数据进行链接的数据集，通过对其进行统计分析和一系列实验，发现 Twitter 数据在增强 Ethereum 分析方面起到了重要作用。

    Oct, 2023

  • 实时图实验室：开放、动态和真实的非同质化交易图

    通过对 NFT 生态系统的时间图分析，研究了其特性、动态和潜在发展方向，并利用机器学习模型丰富现有数据集，为图数据社区提供了新的机会。

    Oct, 2023

  • 金融网络中关键转折的拓扑数据分析

    使用拓扑数据分析方法，基于时变相关网络和持续同调代数，检测金融数据中的关键转折点。通过对 2007-2008 年美国金融危机前股票组合的研究，发现了关键转折点的早期信号。

    Jan, 2017

  • 以太坊系统安全概述：漏洞、攻击和防御

    介绍了以太坊的新一代区块链技术及其去中心化应用（DApps）的概念，分析了 DApps 系统中存在的安全漏洞、攻击和防御的能力，提出了未来的研究方向。

    Aug, 2019

  • 基于时间和交易数量的多图快照技术，用于以太坊交易追踪

    使用以太坊交易数据作为研究对象，通过构建一个基于复杂网络的预测框架来跟踪交易记录，提高监管效率并保障区块链的安全性。

    Feb, 2021

  • T-EDGE: 面向以太坊交易网络分析的时间加权多重有向图嵌入

    本研究通过考虑交易网络的现实规则和特性，首先将以太坊交易网络建模为一个时态加权多重有向图，然后定义时间加权多重有向图嵌入问题，在节点分类实验中证明了该方法的有效性。

    May, 2019

  • 比特币网络中欺诈交易和非法节点揭秘 —— 金融取证

    该论文提出了一种基于应用数据科学方法的欺诈检测综合方法来检测比特币网络中的欺诈行为，通过对四类图数据 (即交易至交易图、地址至地址交互图、地址交易图和用户实体图) 进行机器学习算法的操作不仅有效检测非法交易和非法地址的欺诈行为、而且也帮助了解加密货币交易中洗钱漏洞的根源和欺诈检测和预防策略。

    May, 2023