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应用科学学报 ›› 2026, Vol. 44 ›› Issue (5): 716-730.doi: 10.3969/j.issn.0255-8297.2026.05.002

• 区块链 • 上一篇    下一篇

LauHunter：一种快速高效的洗钱检测工具

郭丽1, 张文杰2, 潘恒2, 陆思奇3, 邢颖2, 李坤阳2, 张博伟2, 斯雪明2   

  1. 1. 中原工学院 软件学院, 河南 郑州 450007;
    2. 中原工学院 网络空间安全学院, 河南 郑州 450007;
    3. 信息工程大学 河南网络密码技术重点实验室, 河南 郑州 450000
  • 收稿日期:2026-01-30 发布日期:2026-10-09
  • 通信作者: 张文杰，研究方向为区块链、网络安全。E-mail： 2023116726@zut.edu.cn
  • 基金资助:
    国家重点研发计划项目（No.2023YFB2703603）；河南省高等学校重点科研项目（No.24A520059）；中原工学院研究生科研创新项目（No.YKY2025ZK18）；中原工学院优势学科实力提升计划（No.GG2024252024）；河南省科技攻关项目（No.242100101136）；中原工学院-富硕科技研究生教育创新示范基地建设项目（No.JD202305）；中原工学院科研团队发展项目（No.K2025TD002）；河南省重大科技专项项目（No.251100210100）

LauHunter: A Fast and Efficient Tool for Money Laundering Detection

GUO Li1, ZHANG Wenjie2, PAN Heng2, LU Siqi3, XING Ying2, LI Kunyang2, ZHANG Bowei2, SI Xueming2   

  1. 1. School of Software, Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou 450007, Henan, China;
    2. School of Cyberspace Security, Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou 450007, Henan, China;
    3. Henan Key Laboratory of Network Cryptography Technology, Information Engineering University, Zhengzhou 450000, Henan, China
  • Received:2026-01-30 Published:2026-10-09

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摘要： 区块链风险控制方法在面对以太坊网络庞大数据规模、标签信息稀疏性和高计算复杂度时，通常难以有效识别可疑账户和交易路径。针对该问题提出了一种新的以太坊洗钱检测工具LauHunter，结合反向聚类分析和行为模式细粒度判定，能够解决上述问题。实验结果表明，LauHunter在检测准确性和效率方面显著优于现有主流检测方法，尤其在应对复杂的资金流动路径方面表现出色，有助于监管机构追踪非法资金流动。

关键词: 区块链安全, 洗钱检测, 以太坊, 异常检测

Abstract: Existing blockchain risk control methods often struggle to effectively identify suspicious accounts and transaction pathways due to the massive scale of Ethereum network data, sparse label information, and high computational complexity. To address this problem, this paper proposes LauHunter, a novel Ethereum money laundering detection tool that combines reverse clustering analysis with fine-grained behavioral pattern analysis. Experimental results demonstrate that LauHunter significantly outperforms existing mainstream detection methods in both detection accuracy and efficiency, particularly when handling complex fund flow pathways, thus assisting regulatory authorities in tracking illicit fund flows.

Key words: blockchain security, money laundering detection, Ethereum, anomaly detection

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