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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利针对链上交易数据的钓鱼欺诈检测方法、设备及产品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：CN119180657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411081635.9，技术领域涉及：G06Q20/40；该发明授权针对链上交易数据的钓鱼欺诈检测方法、设备及产品是由陈晶;吴聪;林思奇;何琨;杜瑞颖设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对链上交易数据的钓鱼欺诈检测方法、设备及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对链上交易数据的钓鱼欺诈检测方法、设备及产品，首先在以太坊数据库中爬取了所有的交易，并在以太坊授权的数据网站Etherscan中爬取钓鱼账户地址。然后根据钓鱼账户地址制定相关的筛选规则，以此过滤掉大部分无用的数据，缓解类不平衡的问题。接着时序图生成和时序图学习，通过提取的交易图中节点的统计特征和深度特征，两者相结合作为节点表示，再综合源节点和目标节点的节点表示形成边表示。最后采用LightGBM二分类器对钓鱼欺诈交易和正常交易进行分类。本发明利用了图神经网络在处理图结构数据方面的优势，捕获以太坊交易网络复杂的时间和空间依赖性，解决了现有去中心化环境中的挑战，使其成为检测以太坊钓鱼交易的重要工具。

本发明授权针对链上交易数据的钓鱼欺诈检测方法、设备及产品在权利要求书中公布了：1.一种针对链上交易数据的钓鱼欺诈检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取待识别的链上交易双方账户地址，获取与两个地址相关的交易，形成一阶子图；进一步获取与一阶子图地址相关的交易，形成二阶子图；其中，相关的交易包括作为源节点和目标节点的所有交易，二阶子图包括钓鱼节点与一阶邻居，一阶邻居与二阶邻居的所有交易； 步骤2：依次对二阶子图的节点、边和相关数据进行预处理； 步骤3：提取节点的统计特征，包括交易数据特征和图结构特征，生成时序图； 步骤4：基于时序图神经网络，提取节点的深度特征； 所述基于时序图神经网络包括，时间编码模块、聚合历史节点表示模块、聚合邻居节点表示模块、聚合节点统计特征模块和对比学习模块； 所述时间编码模块，包括一个时间编码函数，能够将1维的时间投影为dt维度的时间表示，其中定义的参数为可学习的参数； 所述聚合历史节点表示模块，包括消息函数、聚合函数和记忆函数；在消息函数中，对于每个交易，都会将源节点特征、目标节点特征、边特征和时间编码拼接起来，构成一个交易的消息，其维度为dm+dm+de+dt，其中dm为节点记忆维度，de为边特征维度，dt为时间表示维度；在聚合函数中，对于一个节点的多条消息，通过平均聚合或最新聚合的方式将多条消息合并为一条消息；在记忆函数中，使用GRU模型进行学习记忆，输入为消息，输出为节点记忆表示，GRU模型接收dm+dm+de+dt维度的消息并更新dm维度的节点记忆表示，即节点历史表示； 所述聚合邻居节点表示模块，由多层时序图注意力层构成，其中后一层的输入为前一层的输出，第一层的输入为节点历史表示；对于时序图注意力层，首先基于多头注意力机制依次求源节点特征、边特征和目标节点特征的注意力得分，分别记为el、ee和er，三者维度均映射到dn*heads，其中dn为最终节点邻居聚合表示维度，heads为头数；然后，将每个交易的el、ee和er进行相加，得到ele＝el+ee,eler＝ele+er，通过激活函数leaky_relu对聚合结果eler进行激活，并通过softmax将注意力得分归一化为注意力权重；接着，基于注意力权重重新计算ele，再对每个节点均基于其邻居节点的ele求和，得到注意力输出；最后，使用全连接层将注意力输出映射为节点邻居聚合表示，维度为dn； 所述聚合节点统计特征模块，包括一个两层的全连接层；首先第一层将节点统计特征映射为ds维度的节点统计特征表示；接着与上一步节点邻居聚合表示拼接，得到ds+dn维度的向量表示；最后再通过第二层全连接层将向量表示映射为dd维度的节点深度特征表示； 所述对比学习模块，包括编码器、映射器和对比学习三部分；其中，编码器由时间编码模块、聚合历史节点表示模块、聚合邻居节点表示模块和聚合节点统计特征模块四个模块构成，映射器由一个两层全连接层构成；对比学习则是在随机破坏原始图生成的增强子图1和子图2的基础上，分别通过编码器得到节点表示，通过映射器进一步将节点表示映射到投影空间，最大化两个图之间的节点表示的一致性来进行对比学习； 步骤5：将节点的深度特征输入到LightGBM算法的二分类器中，学习并判断该交易是否为钓鱼欺诈交易。

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