En los últimos años, las pérdidas causadas por estafas en Ethereum han alcanzado un nivel que no se puede ignorar. Como uno de los crímenes más desenfrenados, las estafas de phishing han causado una gran pérdida económica a las plataformas de blockchain y a los usuarios. Bajo estas circunstancias, para abordar la amenaza a la seguridad financiera de blockchain, se propone una Red de Atención de Gráficos Agregados en el Borde (EGAT) basada en la representación de subgráficos estáticos de la red de transacciones. Este estudio tiene la intención de detectar cuentas de phishing de Ethereum a través de la clasificación de subgráficos de red de transacciones con los siguientes procedimientos. En primer lugar, las cuentas se utilizan como nodos y el flujo de fondos de transacciones se utiliza como bordes dirigidos para construir el gráfico de red de transacciones. En segundo lugar, se analizan los datos de registro de transacciones de cuentas de phishing en Ethereum disponible públicamente y se construyen manualmente características estadísticas de Valor, Gas y valores de Timestamp como características de nodo y borde del gráfico. Finalmente, las características se extraen y clasifican utilizando la red EGAT. Según los resultados experimentales, la Recuperación del método propuesto en el artículo es del 99.3% en el conjunto de datos de cuentas de phishing. Como se demostró, el EGAT es más eficiente y preciso en comparación con Graph2Vec y DeepWalk, y las características de la estructura del gráfico pueden expresar semánticas mejor que las características manuales y las redes de transacciones simples, lo que mejora efectivamente el rendimiento de la detección de cuentas de phishing.