1.一种基于加密货币交易网络节点分类的钓鱼地址识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤(1)：从相关论文或网站获取公开的钓鱼与非钓鱼地址的1阶历史交易数据作为正负样本数据集；

步骤(2)：对步骤(1)中获取的正负样本数据集进行特征设计和提取；

步骤(3)：将步骤(2)中提取的特征输入不同的分类器，进行钓鱼和非钓鱼地址分类，选择最佳的分类器和有效节点特征。

2.根据权利要求1所述的基于加密货币交易网络节点分类的钓鱼地址识别方法，其特征在于，步骤(1)具体如下：

(1.1)从相关论文或网站获取公开的以太坊钓鱼与非钓鱼地址的n(n>＝1)阶历史交易数据，历史交易数据至少应包括信息四元组：交易发送方地址、交易接受方地址、交易时间戳、交易金额；

(1.2)取步骤(1.1)中n阶历史交易数据中的1阶数据，确保数据集均衡，并将其作为钓鱼与非钓鱼地址的正负样本数据集。

3.根据权利要求2所述的基于加密货币交易网络节点分类的钓鱼地址识别方法，其特征在于，所述步骤(2)具体包括如下子步骤：(2.1)分析地址的历史交易特点，从交易特征和结构特征两个角度进行特征设计；

(2.2)结构特征从交易的结构特征和地址的结构特征两个角度并分为收、付款两个方向进行设计；

(2.3)交易特征从时间、时间间隔、金额三个角度并分为收、付款两个方向进行设计。

4.根据权利要求3所述的基于加密货币交易网络节点分类的钓鱼地址识别方法，其特征在于，所述步骤(2.2)具体包括如下子步骤：(2.2.1)从逻辑上构造有向多边带权重的交易图，其中节点代表地址，边代表地址之间的交易，边的权重信息为交易的时间戳和金额；

(2.2.2)在该有向多边带权重的交易图中，交易的结构特征为以目标地址为中心的目标地址与其1阶邻居的交易在网络结构方面所体现的仅与交易数量相关的结构特征，比如交易的出入度；

(2.2.3)在该有向多边带权重的交易图中，地址的结构特征为以目标地址为中心的目标地址与其1阶邻居的交易在网络结构方面所体现的仅与交易地址相关的结构特征，比如地址的出入度、众数以及该众数的出现次数。

5.根据权利要求4所述的基于加密货币交易网络节点分类的钓鱼地址识别方法，其特征在于，所述步骤(2.3)具体包括如下子步骤：(2.3.1)交易特征中的时间特征指某地址某方向上的一系列非零值成功交易的时间长度；

(2.3.2)交易特征中的时间间隔特征指某地址某方向上的一系列非零值成功交易的时间戳差值的统计特征；

(2.3.3)交易特征中的金额特征指某地址某方向上一系列非零值成功交易的以太币金额的统计特征，金额的统计特征有总和、最大值、最小值、平均值、标准差、中位数、众数和最大众数的出现次数。

6.根据权利要求5所述的基于加密货币交易网络节点分类的钓鱼地址识别方法，其特征在于，步骤(3)包括如下子步骤：(3.1)将节点特征输入多种分类器，依据精确率、召回率和F1分数三个分类指标得到若干分类效果较好的分类器；

(3.2)对每一个分类效果较好的分类器，根据特征对分类结果的贡献度进行特征排序与筛选，用筛选后的特征作为最终特征，再次执行步骤(3.1)得到分类效果最好的分类器以及筛选后的有效特征。