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龙图腾网获悉东华大学申请的专利混合区块链下安全可靠的加密货币交易欺诈检测模型设计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：CN119741021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202411760448.3，技术领域涉及：G06Q20/40；该发明授权混合区块链下安全可靠的加密货币交易欺诈检测模型设计方法是由李重;盖晓锐;陈沛康设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本混合区块链下安全可靠的加密货币交易欺诈检测模型设计方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种混合区块链下安全可靠的加密货币交易欺诈检测模型设计方法，包括步骤：构建基于联邦学习的轻型混合区块链加密货币交易欺诈检测模型；根据用户可信度评分，提出一种基于轻型混合区块链的共识机制；基于梯度相似性与攻击异质性，设计了自适应隐私预算和灵敏度计算的差分隐私方法，并基于自适应隐私预算分配和灵敏度计算方法，构建了基于混合区块链的联邦学习框架下的加密货币交易欺诈检测模型。基于混合区块链的联邦学习框架可以提高吞吐量并减少内存使用，还能够通过自适应的隐私分配和灵敏度计算很好地防御信息推理攻击，保证交易参与者的隐私不被泄露，同时降低了欺诈检测的性能损失。

本发明授权混合区块链下安全可靠的加密货币交易欺诈检测模型设计方法在权利要求书中公布了：1.一种混合区块链下安全可靠的加密货币交易欺诈检测模型设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建基于联邦学习的轻型混合区块链加密货币交易欺诈检测模型，包括以下步骤： 步骤101、公有区块链参与者基于全局模型和本地数据训练其本地模型； 步骤102、部分公有区块链的普通用户被选为委员会成员，公有区块链参与者计算本地模型的哈希值，并发送给当前委员会与联盟区块链； 步骤103、联盟区块链参与者对本地模型进行验证和汇总，并计算参与者ci的可信度评分可信度评分高的参与者更值得信赖，通过聚合通过验证的本地模型获得全局模型； 步骤104、当联盟区块链参与者达成共识时，在联盟区块链中修补模型训练指纹； 步骤105、联盟区块链参与者从委员会成员中选择公有区块链的记账节点，并向其发送全局模型； 步骤106、在委员会成员达成共识后，记账节点将本地模型的哈希值和全局模型打补丁到公有区块链中； 步骤107、公有区块链参与者从公链中得到全局模型并开始下一轮次的本地模型训练； 步骤2、根据用户可信度评分，提出一种基于轻型混合区块链的共识机制，包括以下步骤： 步骤201、对于第k轮联邦学习，上一轮公有区块链的参与者自动成为共识委员会C＝{c1,c2,…,cn}，其中n表示委员会成员的个数； 步骤202、本轮参与者基于全局模型和本地数据训练其本地模型； 步骤203、本轮参与者计算本地模型的哈希值，并将本地模型及其哈希值发送给联盟链； 步骤204、联盟链计算每个参与者的可信度分数 其中，TOAcj为参与者cj的本地模型时间偏移累积； 步骤205、联盟链在达成共识以后，记账节点根据哈希值和私钥，利用可验证随机函数生成哈希值β和VRF证明π，其中，根据委员会成员的可信度分数选择公有区块链的记账节点，评分较好的参与者成为记账节点的概率较高； 步骤206、联盟链将哈希值β、VRF证明π以及记账节点的选择发送给委员会成员； 步骤207、一旦记账节点的选择被委员会成员验证，记账节点就将区块打补丁到公有区块链中； 步骤3、基于梯度相似性与攻击异质性，设计了自适应隐私预算和灵敏度计算的差分隐私方法。

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