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龙图腾网获悉杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院申请的专利一种同质增强压缩建模的以太坊恶意样本检测方法及系统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：CN120546989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510993239.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种同质增强压缩建模的以太坊恶意样本检测方法及系统是由周嘉俊;金程祥;伍俊豪;俞山青;宣琦;李呈斌;李明姝设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种同质增强压缩建模的以太坊恶意样本检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种同质增强压缩建模的以太坊恶意样本检测方法及系统，属于图人工智能与区块链安全技术领域。本发明采用以下技术方案：提取训练标签账户交互信息构建初始以太坊交互图；基于消息传播保留关键节点与边生成精简图；划分目标节点、桥节点与背景节点；聚合背景节点特征至目标节点并删除该节点，聚合同类桥节点形成新桥节点；删除特征相同且来源桥节点存在交集的新桥节点生成压缩图；通过全连接层生成伪标签并划分同质子图，在子图内消息传递后融合输出；联合伪标签损失与分类损失训练模型。该方法通过图压缩降低计算复杂度，利用伪标签同质子图增强同类信息传播，提升恶意行为检测准确率与效率。

本发明授权一种同质增强压缩建模的以太坊恶意样本检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种同质增强压缩建模的以太坊恶意样本检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、提取训练标签账户的邻域交互信息，构建以账户为节点、交易为边的初始以太坊交互图； S2、基于消息传播机制和标签账户感受野保留关键节点与边，生成初步精简交互图； S3、将精简图中节点划分为目标节点、连接目标节点对的桥节点、仅与目标节点交互的背景节点； S4、聚合背景节点特征至对应目标节点并删除背景节点，聚合连接相同目标节点对的桥节点形成新桥节点； S5、删除特征相同且来源桥节点存在交集的新桥节点，生成压缩交互图； S6、通过全连接层生成伪标签，基于伪标签划分同质子图，在各子图内进行消息传递后融合输出； 所述S6包括： S6.1：经过S5得到压缩训练图数据，为了抑制异质信息的干扰，利用两层全连接层学习账户自身特性，记作； S6.2：利用伪标签生成器生成伪标签，记作，该过程不聚合邻居特征从而避免引入领域异质信息干扰伪标签生成质量； S6.3：基于节点伪标签，将训练图划分为正同质子图和负同质子图，记作和，并保留节点之间的边； S6.4：在各个子图中进行同质消息传递和特征更新，并最终基于注意力融合两个子图的输出表示，加入原始特征的残差获得最终的节点表示； S7、联合伪标签损失函数与分类损失函数训练检测模型； 所述S7包括： S7.1：设计针对伪标签质量优化的目标函数，引入惩罚因子加速伪标签的生成效率和准确性，结合交叉熵损失函数表示如下： 其中，表示取更大的值，表示第轮次的伪标签交叉熵损失值，表示样本数量，为两个训练轮次之间损失变化作为惩罚项，表示伪标签预测函数来将节点表示映射到标签维度，以及用于控制惩罚力度； S7.2：利用交叉熵优化最终分类任务的检测性能，表示如下： 其中，表示恶意样本检测的分类映射函数，将最终节点表示映射到标签维度，表示预测节点标签的交叉熵损失函数； 采取平均聚合方式融合两个损失函数，表示如下： 。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院，其通讯地址为：310056 浙江省杭州市滨江区长河街道湖西路575号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。