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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利一种数据驱动的区块链异常检测方法及终端获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116361734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310237526.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种数据驱动的区块链异常检测方法及终端是由宋轩;彭金全;林贵旭;徐剑;刘思远设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据驱动的区块链异常检测方法及终端在说明书摘要公布了：本发明提供了一种数据驱动的区块链异常检测方法及终端，运行待测区块链节点并同步其历史数据，为待测区块链节点添加标签，以历史区块数据中区块链的节点为图节点，建立交易图，为交易图中的每个图节点生成对应的多视图特征向量，并将多视图特征向量聚合为聚合向量，保留不同节点在不同视图中的重要信息，之后再根据聚合向量和标签训练得到异常检测模型，以此方式提高区块链节点对应账户的分类精度。将异常检测模型部署到待测区块链节点上，之后根据实时数据进行检测，即可得到异常检测结果。因此将区块链上的节点作为图节点，将所有的历史交易数据都建模在一张图上，尤其适用于基于账户模型的区块链，提高异常检测效率。

本发明授权一种数据驱动的区块链异常检测方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动的区块链异常检测方法，其特征在于，包括步骤： 运行待测区块链节点并同步历史区块数据，为所述待测区块链节点添加标签； 根据所述历史区块数据，以区块链的节点作为图节点建立交易图，为所述交易图中的每个图节点生成对应的多视图特征向量，将所述多视图特征向量聚合为聚合向量，根据所述聚合向量和所述标签训练得到异常检测模型； 将所述异常检测模型部署在待测区块链节点上，对所述待测区块链节点中的实时数据进行检测，得到异常检测结果； 根据所述历史区块数据，以区块链的节点作为图节点建立交易图包括： 将所述历史区块数据构建为交易图G=V,E,W,T； 式中，V表示交易图的图节点，对应交易双方区块链节点的地址，E表示交易图的有向边，W表示所述有向边的权值，T表示所述有向边对应的时间； 为所述交易图中的每个图节点生成对应的多视图特征向量，将所述多视图特征向量聚合为聚合向量包括： 根据所述交易图中每个图节点的交易次数和交易金额，计算所述图节点的统计特征，将每个图节点生成的统计特征组成第一特征矩阵，将所述第一特征矩阵及其邻接矩阵输入图神经网络，得到每个图节点在第一视图的第一隐变量； 通过神经网络提取所述交易图中每个图节点历史交易的时序特征，将每个图节点生成的时序特征组成第二特征矩阵，将所述第二特征矩阵及其邻接矩阵输入图神经网络，得到每个图节点在第二视图的第二隐变量； 通过图神经网络为所述交易图中每个图节点生成一个对应的表示向量，根据所述表示向量得到拓扑结构序列向量，将每个图节点的所述拓扑结构序列向量作为每个图节点在第三视图的第三隐变量； 使用注意力机制将所述交易图中每个图节点的第一隐变量、第二隐变量和第三隐变量进行聚合，得到所述交易图中每个图节点的聚合向量。

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