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龙图腾网获悉宁波财经学院申请的专利一种基于人工智能的区块链动态信任评估系统及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：CN120654274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511164330.9，技术领域涉及：G06F21/64；该发明授权一种基于人工智能的区块链动态信任评估系统及方法是由马长安;王玉金;邓萧颖设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的区块链动态信任评估系统及方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于人工智能的区块链动态信任评估系统及方法，对区块链节点的交易数据和节点参与共识的共识历史记录进行时序建模，得到区块链节点的行为可信度，进而计算各个交易节点的资源贡献度，融合所述行为可信度和各个资源贡献度，得到各个交易节点的共识评分；基于各个交易节点之间的交易拓扑关系与交互频次构建区块链的节点图神经网络，使用所述节点图神经网络检测出区块链中的多个恶意节点，进而评估当前恶意节点聚集对区块链节点共识的共识影响系数；通过所述共识影响系数对各个恶意节点的共识评分进行惩罚性修正，得到区块链中各个交易节点的最终信任评分。基于上述方案可实现区块链节点信任评估中恶意节点聚集的惩罚修正。

本发明授权一种基于人工智能的区块链动态信任评估系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的区块链动态信任评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取区块链节点的交易数据和节点参与共识的共识历史记录； 对所述交易数据和所述共识历史记录进行时序建模，得到区块链节点的行为可信度，基于区块链账本记录的验证出块信息计算各个交易节点的资源贡献度，融合所述行为可信度和各个资源贡献度，得到各个交易节点的共识评分； 基于各个交易节点之间的交易拓扑关系与交互频次构建区块链的节点图神经网络，使用所述节点图神经网络检测出区块链中的多个恶意节点，进而评估当前恶意节点聚集对区块链节点共识的共识影响系数； 通过所述共识影响系数对各个恶意节点的共识评分进行惩罚性修正，得到区块链中各个交易节点的最终信任评分； 其中，通过所述共识影响系数对各个恶意节点的共识评分进行惩罚性修正，得到区块链中各个交易节点的最终信任评分具体包括： 对于各个恶意节点，获取恶意节点在历史时间段内所有历史共识影响系数的最大值作为修正基准值； 根据所述共识影响系数和所述修正基准值确定恶意节点信任评分的惩罚系数； 通过所述惩罚系数和恶意节点的共识评分确定恶意节点的信任评分，进而得到各个恶意节点的信任评分； 将各个恶意节点的信任评分和各个交易节点的共识评分进行合并，得到区块链中各个交易节点的最终信任评分。

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