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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种基于改进的ADASYN的以太坊庞氏骗局检测方法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：CN120374118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510500682.0，技术领域涉及：G06Q20/40；该发明授权一种基于改进的ADASYN的以太坊庞氏骗局检测方法是由陈玉玲;刘娅菲;欧阳智;张昊南;朱俊宇设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进的ADASYN的以太坊庞氏骗局检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进的ADASYN的以太坊庞氏骗局检测方法，首先在数据收集阶段，根据数据集中的合约地址，在以太坊浏览器中爬取相对应的合约源代码及交易信息；在样本均衡处理阶段，针对数据集存在类不平衡问题，通过使用ADASYN方法改进权重分配机制，对少样本进行扩充；在图构建阶段，对合约源代码进行静态分析，提取出与资金管理相关的函数和变量，构建合约图，随后基于transferAPI提取语义片段，去除冗余信息得到交易图；最后在模型检测阶段，采用图卷积神经网络对交易图进行分析和训练，实现对庞氏骗局的有效检测。

本发明授权一种基于改进的ADASYN的以太坊庞氏骗局检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的ADASYN的以太坊庞氏骗局检测方法，其特征在于，该方法由四个阶段组成，即数据收集阶段、样本均衡处理阶段、图构建阶段和模型检测阶段； 其中，在数据收集阶段，由计算机系统根据带标签的合约数据集，从以太坊浏览器上爬取每一个合约的源代码及帐户交易记录信息； 在样本均衡处理阶段，通过优化权重分配机制来改进ADASYN算法，对智能合约样本进行扩充； 在图构建阶段，对智能合约源代码开展静态分析，提取出与资金管理相关的函数和变量，构建有向合约图； 在模型检测阶段，引入图卷积神经网络GCN对有向合约图进行分析和训练，从而识别合约是否属于庞氏骗局样本； 所述权重分配基于少数类样本周围多数类样本的分布密度及其与其他少数类样本的孤立程度计算，其中多数类样本分布密度越大或少数类样本孤立程度越高，权重值越大； 所述权重分配机制包括：根据每个少数类样本周围多数类样本的分布密度以及该少数类样本与其他少数类样本之间的孤立程度筛选出有效数据，最终权重为所有有效数据加权均值； 所述有向合约图包括核心节点和普通节点，其中： 核心节点为涉及资金转移的接口函数，普通节点为与所述接口函数关联的前置条件参数及依赖变量；以及： 节点间通过控制流边和数据流边连接，且排除回退函数节点； 所述有向合约图的构建进一步包括： 分析transfer、send转账接口的前置条件，逆向追踪交易参数的数据来源及执行逻辑，获得一个追踪结果； 基于所述追踪结果生成交易特征节点集合，形成描述资金流动路径的拓扑结构。

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贵州大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区花溪大道南段2708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”。

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