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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于交易语义与图结构深度融合的以太坊欺诈检测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：CN121746078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610226113.6，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权基于交易语义与图结构深度融合的以太坊欺诈检测方法是由孙建国;宋梁亮;田野;池剑磊设计研发完成，并于2026-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于交易语义与图结构深度融合的以太坊欺诈检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于区块链信息安全技术领域，涉及一种基于交易语义与图结构深度融合的以太坊欺诈检测方法，包括：获取以太坊交易记录并进行预处理，得到账户交易序列；将账户交易序列输入训练好的交易序列特征提取网络，输出序列嵌入矩阵；将加权无向图和序列嵌入矩阵的自交易序列输入训练好的图神经网络，输出结构特征嵌入矩阵；将序列嵌入矩阵的自交易序列与结构特征嵌入矩阵进行元素级融合；将序列嵌入矩阵的自交易序列和融合后的结构嵌入矩阵输入训练好的分类器中得到序列预测分数和结构预测分数，合并序列预测分数和结构预测分数，得到账户预测分数；根据账户预测分数判断交易账户属于欺诈账户或正常账户。该方法能够实现欺诈账户的高精度识别。

本发明授权基于交易语义与图结构深度融合的以太坊欺诈检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交易语义与图结构深度融合的以太坊欺诈检测方法，其特征在于，包括步骤： 获取以太坊交易记录并进行数据清洗和自交易序列插入，得到账户交易序列；每笔所述以太坊交易记录包括地址、交易金额、时间戳、收出类型、账户类型、计数和位置索引； 将所述账户交易序列输入训练好的交易序列特征提取网络中，利用自注意力机制捕捉交易的动态语义特征，输出包含深层语义的序列嵌入矩阵； 基于所述以太坊交易记录构建加权无向图，同时构建所述加权无向图的邻接矩阵和权重矩阵，其中，所述加权无向图表示为： ； 其中，为账户节点集合，为边集合，边的权重为账户和账户的交易次数； 将所述加权无向图的节点特征初始化为所述序列嵌入矩阵的自交易序列，得到初始节点特征矩阵，并将所述加权无向图和所述初始节点特征矩阵输入训练好的图神经网络中进行特征更新，输出包含全局拓扑模式的结构特征嵌入矩阵，其中，所述训练好的图神经网络中的特征更新包括： ； ； 其中，为归一化后的邻接矩阵，为度矩阵，为单位矩阵，为第层的节点特征矩阵，为非线性激活函数，为第层的节点特征矩阵，为第层的可学习权重矩阵； 将所述序列嵌入矩阵的自交易序列与所述结构特征嵌入矩阵的特征对齐，采用训练好的融合系数将特征对齐后的的自交易序列与所述结构特征嵌入矩阵进行元素级加权合并，得到融合后的结构嵌入矩阵；所述自交易序列的地址为账户自身，其余特征为空值； 将所述序列嵌入矩阵的自交易序列和所述融合后的结构嵌入矩阵分别输入训练好的分类器中得到序列预测分数和结构预测分数，合并所述序列预测分数和所述结构预测分数，得到账户预测分数； 根据所述账户预测分数判断交易账户属于欺诈账户或正常账户，得到检测结果。

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