CN119416179B 一种数字资产安全验证及信息监测方法与系统 （东莞市轨道交通有限公司）

一种数字资产安全验证及信息监测方法与本申请提供一种数字资产安全验证及信息2根据数字资产的类型属性，采用多维度分类模型对数字资产进针对分类后的数字资产特征数据库，设计自适应验证算法，通过基于数字资产验证结果和数字资产间的关联性，构建数字从数字资产关联图谱中获取数字资产的交易历史数据，利用时序模将交易验证规则库应用于数字资产验证过程，结合数字资产的加密算法和共识机制，根据算法适配层的数据结构，采用智能数据解析和转换技术，将异基于数字资产安全评级结果和验证结果，构建区块链验证证明机制针对每个粗粒度分类，提取该类数字资产的共性特征，构建该类采用支持向量机SVM分类算法对数字资产的特征向量进行分类，得到数字资产的细粒将数字资产的分类标签和对应的特征向量存储到MongoDB数据库中，建立数字资产标计算用户的画像特征向量与数字资产特征向量的余弦相似度，将相似度最高的Top_N定期对MongoDB数据库中的数字资产特征数据进行维护和更新，根据数字资产的动态3根据数字资产的分类信息粗粒度分类标签，获取预设的候选验采用决策树算法从候选验证规则集合中选择最适用于待验证数字资产的验证规则子采用随机森林算法动态调整验证规则子集的阈值参数，随机森林通过采用调整后的阈值参数，判断待验证数字资产是否满足预设的所有权采用加权平均方法计算待验证数字资产的综合验证分数，加权平均将最终验证结果、待验证数字资产的特征、所有权验证结果和合法性验获取数字资产验证结果和数字资产间的关联性，构建数字资产关联图谱，采用图卷积神经网络算法对预处理后的数字资产关联图谱进在图卷积神经网络模型的每一层，根据节点间的邻接关系，通通过注意力机制计算节点间的相关性权重，注意力机制包括将节点的将数字资产节点的特征表示和注意力权重拼接作为全连接层的输根据验证权重对数字资产节点进行重要性判断，将高于阈值的数对重要节点和可疑节点进行重点验证，将验证结果作为新的节点4根据验证结果动态更新数字资产节点的特征表示和验证权获取数字资产关联图谱，从数字资产关联图谱中获取目标数字资产节点及其属性信获取目标数字资产和关联数字资产的交易历史数据，交易历史数据包括交易时间、交对目标数字资产和关联数字资产的交易时间进行对齐，生成规范化的时序交易数据采用Apriori算法从时序交易数据集中挖掘频将频繁交易模式与预设的正常交易模式规则进行比对，判断频繁对异常交易模式进行人工审核，将人工确认的异常交易模式添加至预建获取新的数字资产交易数据，基于数字资产关联图谱获取与新的数字将新的数字资产交易数据与异常交易模式库中的异常交易若新的数字资产交易数据与异常交易模式库中的异常交易模式匹采用智能合约技术将交易验证规则转换为可执行的代码逻辑，并部署到区块链网络在接收到数字资产交易请求时，调用智能合约对数字资产若数字资产交易请求验证通过，则将数字资产交易请求广播至采用密码学技术对交易验证过程进行保护，在不披露交易双方身份信5根据数字资产的业务规则和流程，采用智能合约技术将业务规则和流程固化到代码根据预先定义的统一特征空间，对数字资产属性特征向量进行归采用One_Hot编码数据转换方法，将无法直接映射到统一特征空间的数字资产属性转将标准化的数字资产属性特征向量填充到统一特征空间的对应维根据数字资产在统一特征空间下的特征向量，按获取数字资产特征数据库中的数字资产特征信息，得到待评采用数字资产特征向量构建训练数据集，并通过深度神经网络模型将数字资产特征的深层表示输入预先构建的判别模型，通过安全属性根据获取的数字资产安全属性信息，采用层次分析法构建成对比将数字资产的安全属性信息与评估因子权重进行加权求和，得到数通过系统的定时任务模块对数字资产风险分值进行定期动态跟踪，当从数字资产安全评级数据库中读取数字资产的实时安全评级结果，自6将当前验证哈希值与前一个验证哈希值进行拼接，构建哈希证明链通过以太坊智能合约将验证哈希值和哈希证明链写入通过智能合约定义验证规则和奖惩机制，激励多个节点参与验证，对验78资产节点的验证权重，并通过时序模式挖掘技术发现数字资产交易的关联规则和异常模该类数字资产的TF_IDF特征向量表示模型；采用支持向量机SVM分类算法对数字资产的特9定期对MongoDB数据库中的数字资产特征数据进行维护和更新，根据数字资产的动态变化建特征向量表示模型。TF_IDF算法可以评估一个词对于一个文档集或一个语料库中的其中将数字资产的分类标签（粗粒度和细粒度）和对应的特征向量存储到MongoDB数据库中。到MongoDB数据库中。这样做的好处是方便后续的检索和更新。当用户输入“POW共识机制”统会计算用户画像特征向量与每个数字资产特征向量的余弦相似度。余弦相似度越高，表示用户与该数字资产的匹配度越高。系统会将相似度最高的Top_N个数字资产推荐给用户。的分类标签和特征向量信息插入到MongoDB数据库中。定期对MongoDB数据库中的数字资产[0031]获取数字资产特征数据库，数字资产特征数据库中包含各类数字资产的特征信信息构成了数字资产的特征，可以用于后续的验证过程。根据数字资产的粗粒度分类标签树算法从候选验证规则集合中选择最适用于待验证数字资产的验证规则子集。假设要验证率和准确性。采用随机森林算法动态调整验证规则子集的阈值参数。假设决策树算法选择足了调整后的阈值参数，则认为其通过了所有权验证。所有权验证的目的是确认数字资产性进行判断验证。合法性验证主要考察数字资产是否符合相关的法律法规和监管政策。例验证分数与预设阈值进行比对，得到待验证数字资产的最终验证结果。假设预设阈值为90的好处是方便后续的查询和分析，也便于监管机构进行监督管理。数据库中存储的信息可结果。链网络中的共识节点；共识节点根据共识机制对数字资产交易请求进行交易验证和确认；智能合约会包含一段代码，用于检查每次交易的NFT数量是否为整数。如果有人试图交易Hot编码数据转换方法，将无法直接映射到统一特征空间的数字资产属性转换为统一特征利用已有的数字资产特征向量，可回归模型构建数字资产的安全属性判别模型，将数字资产特征的深层表示输入到安全属性用层次分析法构建成对比较矩阵，计算成对比较矩阵的最大特征值对应的特征向量，并进了预设阈值（例如9则触发数字资产安全等级调整