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龙图腾网获悉浙江达古科技有限公司申请的专利基于深度学习和区块链的法律合规审查验证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：CN120724492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511202624.6，技术领域涉及：G06F21/64；该发明授权基于深度学习和区块链的法律合规审查验证方法及系统是由周心宁;潘栩;黄锡斌;黄筱霞;潘明俊;何桂清;张波;马舒豪设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和区块链的法律合规审查验证方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及区块链与人工智能技术领域，公开了一种基于深度学习和区块链的法律合规审查验证方法及系统，该方法包括：基于企业的公钥信息与登记数据库建立映射关系，并标注企业身份特征；根据企业身份特征构建区块链交互图谱，对区块链交互图谱中企业节点进行分类，识别是否存在高聚合度的潜在横向协议群组；当判定存在时，获取企业在区块链系统中记录的历史交易信息，解析为特征向量；分析企业间交互行为时序特征，输出风险行为标签；根据风险行为标签，生成异常报告，并将加密存证于监管侧区块链中。本申请识别了具有强连接特征的潜在合谋群组，提升了区块链环境下的合规识别准确性以及报告可信度。

本发明授权基于深度学习和区块链的法律合规审查验证方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和区块链的法律合规审查验证方法，其特征在于，包括： 基于企业的公钥信息与登记数据库建立映射关系，并标注企业身份特征； 根据所述企业身份特征构建区块链交互图谱，基于图神经网络对所述区块链交互图谱中企业节点进行分类，识别是否存在高聚合度的潜在横向协议群组； 当判定存在所述高聚合度的潜在横向协议群组时，获取所述高聚合度的潜在横向协议群组内企业在区块链系统中记录的历史交易信息，将所述历史交易信息解析为特征向量； 将所述特征向量输入双通道LSTM模型，结合注意力机制分析企业间交互行为时序特征，输出风险行为标签； 根据所述风险行为标签，生成异常报告，并将所述异常报告加密存证于监管侧区块链中; 第一通道用于建模企业节点的个体交易行为序列，第二通道用于建模企业节点间的双边交互关系序列； 每个LSTM通道内部对输入时间序列执行状态转移与记忆单元更新，提取隐藏状态表示捕捉序列中的依赖特征与时序动态； 在LSTM输出端连接注意力机制，根据各时间步隐藏状态与全局上下文向量的相似度计算注意力权重； 融合两个通道的注意力加权输出，通过全连接层进行风险特征整合，由Softmax输出层生成企业行为对应的风险行为标签，所述风险行为标签包括价格共谋、市场划分与联合抵制; 根据所述风险行为标签，生成异常报告时，包括： 对所述企业节点及其上下游交易路径中涉及的关键数据进行汇总提取，所述关键数据包括企业节点身份、交易时间窗口、关联节点列表、风险行为标签以及标签置信度值； 基于异常报告结构模板，将所述关键数据填充至所述异常报告结构模板，所述异常报告结构模板包括概要信息字段、行为标签解析字段、链上交易路径图字段和时序分析摘要字段。

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浙江达古科技有限公司，其通讯地址为：325000 浙江省温州市鹿城区南汇街道新城大道中通大厦15楼ABD1室；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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