一种钓鱼账户检测模型训练方法、检测方法及装置

本发明提供一种钓鱼账户检测模型训练方法、检测方法及装置，通过为每个账户独立构建二阶交易网络，完整保留其局部交易结构，突破传统全局大图训练导致的特征稀释与过度平滑瓶颈；引入地址相似度特征，精准捕捉攻击者刻意构造的高频交易对象尾号相似性，有效识别视觉混淆型钓鱼行为。采用随机游走重启算法生成双重局部子图，以中心节点自配对为正样本、跨子图非中心节点为负样本，构建节点级对比损失，强化模型对钓鱼节点与正常邻居的判别能力；联合分类损失端到端训练，使图神经网络在无需重训全局图的情况下即可增量更新，实现轻量化部署。本发明在数据极度不平衡的区块链交易场景下，能够显著降低对钓鱼账户的误判风险，兼具高灵敏度与实时性。