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龙图腾网获悉浙江大学;杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院申请的专利基于自适应异配消息聚合的虚拟币钱包地址异常检测方法与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：CN119130652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411578463.6，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权基于自适应异配消息聚合的虚拟币钱包地址异常检测方法与系统是由宋杰;贺达;宋明黎;郑铜亚;庄永真;赵李君设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应异配消息聚合的虚拟币钱包地址异常检测方法与系统在说明书摘要公布了：基于自适应异配消息聚合的虚拟币钱包地址异常检测方法与系统，其方法包括：首先，对初始交易数据进行处理，得到节点的特征并进行数据归一化，然后将原始数据转换成原始交易图，对原始交易图随机游走采样得到模型的训练图数据，采用自适应异配性聚合的图神经网络算子进行节点之间的信息传递，得到节点的嵌入向量；将得到的节点的嵌入向量作为预测模型的输入；采用多个线性层构建节点预测模型，对于节点类别概率分数的预测和节点异配性的计算，进行随机梯度下降优化参数；最后通过训练得到虚拟币钱包地址异常检测模型，用该模型对虚拟币交易网络中的异常钱包地址进行检测。本发明能够准确识别虚拟币交易网络中存在非法交易的钱包地址。

本发明授权基于自适应异配消息聚合的虚拟币钱包地址异常检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于自适应异配消息聚合的虚拟币钱包地址异常检测方法，包含如下步骤： S1.节点特征数据预处理；根据已有的原始交易信息，使用pyspark对数据进行特定时间窗口内的聚合，计算出每一个地址在不同时间窗口的各项交易特征； S2.构建交易网络图数据；以钱包地址为节点，钱包地址之间的交易作为边，得到原始的图结构；对原始图进行随机游走采样得到模型的训练图数据； S3.计算图上深层次节点嵌入向量；将图中的节点特征初始化后，设计自适应异配性聚合的图神经网络算子进行节点之间的信息传递，在消息传递的过程中，考虑邻居节点同配或者异配时分配不同的权重，具体包括： 首先，对当前节点，对其邻居节点进行采样，为了平衡邻居节点中黑白样本的比例，对白样本进行下采样，黑样本进行上采样，得到节点的平衡邻居集合；将该节点和邻居节点的原始特征作为输入，经过多层感知器MLP，输出节点的类别概率，对节点和其每个邻居节点分别计算余弦相似度作为异配性度量，计算公式如下：，得到异配性后，进行邻居节点之间的信息传递，在每个GNN的第层，消息传递函数将源节点的嵌入，其中，和源节点与其邻居节点的异配性作为输入：，其中是平均值聚合函数，是上一步计算得来的异配性，是节点的邻居节点； 第层的节点嵌入更新为：，其中是可训练权重，是向量拼接函数； 在经过次迭代计算之后可以得到最终的节点嵌入向量生成边预测输入特征； S4.计算异配性感知的损失函数；采用多个线性层来得到最后的预测结果，输入步骤S3生成的节点嵌入向量，输出C维输出分数，C为分类的类别数，经过softmax得到节点的概率分数，对于异配性的计算和节点类别概率分数的预测，分别使用交叉熵分类损失函数和均方差损失函数进行优化； S5.进行节点预测任务；对虚拟币交易数据集中的节点划分为训练集、验证集和测试集；划分minibatch将数据分批送入模型进行多个Epoch训练，使用了随机梯度下降法迭代更新模型参数，记录每一个Epoch模型的性能，评价模型的性能，选取平均表现最佳的模型参数，最终得到虚拟币地址异常检测模型。

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大学;杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；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”。