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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于时序图神经网络的以太坊非法账户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：CN118365330B 。

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：202410377223.3，技术领域涉及：G06Q20/40；该发明授权一种基于时序图神经网络的以太坊非法账户检测方法及系统是由吴维刚;吴柱基;周杰英设计研发完成，并于2024-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序图神经网络的以太坊非法账户检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于时序图神经网络的以太坊非法账户检测方法及系统，涉及网络安全的技术领域，将非法标签账户和正常标签账户的交易数据组成标签数据集，构建包括时序子图生成模块、表征更新模块、关联预测模块和分类输出模块的以太坊非法账户检测模型，利用标签数据集对以太坊非法账户检测模型进行训练，将待检测的账户输入训练好的以太坊非法账户检测模型，得到待检测的账户的检测结果，在学习以太坊账户动态表征的同时，考虑了账户的表征学习中目标账户的交易跟后续交易的关联性，进一步优化了以太坊上非法账户的有效识别。

本发明授权一种基于时序图神经网络的以太坊非法账户检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时序图神经网络的以太坊非法账户检测方法，其特征在于，包括： S1.收集非法标签账户和正常标签账户的交易数据，组成标签数据集； S2.构建以太坊非法账户检测模型，所述以太坊非法账户检测模型包括时序子图生成模块、表征更新模块、关联预测模块和分类输出模块；利用标签数据集对以太坊非法账户检测模型进行训练，得到训练好的以太坊非法账户检测模型；所述时序子图生成模块用于获取交易时序子图；所述表征更新模块用于计算交易时序子图节点对应的时序子图表征，过程包括： 利用图神经网络学习每个交易时序子图中不同类型节点在多次邻居特征聚合后的表征，计算所有节点特征聚合后的表征均值作为图表征，所述图表征即为对应交易时序子图节点的时序子图表征；所述关联预测模块的算法包括： 利用深度网络模型，计算后续交易和目标账户的关联因子； 计算全局关联因子，将全局关联因子与时序子图表征叠加，得到更新后的时序子图表征； 利用时间序列模型对更新后的时序子图表征进行处理，学习目标账户的时序特征，得到一系列新的图表征，取最后一个图表征作为目标账户的最终表征；利用深度网络模型，通过每个时间节点后续一段时间内的所有交易来计算后续交易和目标账户的关联因子；其中，将图神经网络学习得到的每笔交易的双方账户对应节点的表征拼接，作为深度网络模型的输入，得到每笔交易的关联因子；计算所有关联因子的平均值，得到所述每个时间节点后续一段时间内的交易时序子图的全局关联因子； S3.将待检测的账户输入训练好的以太坊非法账户检测模型，得到待检测的账户的检测结果。

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