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龍圖騰網獲悉合肥工業大學申請的專利基于Transformer-卷積神經網絡相結合的混合比特幣去匿名化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118965003B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411440985.X，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權基于Transformer-卷積神經網絡相結合的混合比特幣去匿名化方法是由陳亞;王夢園;安慶賢;周志翔;戴前智;楊敏;吳華清;梁樑設計研發完成，并于2024-10-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于Transformer-卷積神經網絡相結合的混合比特幣去匿名化方法在說明書摘要公布了：本發明公開基于Transformer?卷積神經網絡相結合的混合比特幣去匿名化方法，涉及深度學習中分類識別的技術領域，主要包括以下步驟：在初始準備階段，基于爬取比特幣原始交易數據，通過Union?Find算法遍歷交易輸出地址并按啟發式條件聚類，把聚類數據按用戶id進行分類，作為測試集。在識別分類階段，將爬取的已標記實體名稱的數據作為訓練集，采用特征提取的方式進行特征構建，識別每筆交易所對應的用戶類型。本發明通過使用混合網絡對比特幣地址進行去匿名化，該方法順利完成對比特幣交易實體類型的多分類，這種分類網絡在捕捉交易本身特征的同時兼顧交易間的時序特征，有效提高了識別網絡的準確度和可靠性。

本發明授權基于Transformer-卷積神經網絡相結合的混合比特幣去匿名化方法在權利要求書中公布了：1.基于Transformer-卷積神經網絡相結合的混合比特幣去匿名化方法，其特征在于，包括如下步驟： 基于公開網站中披露的公開可訪問的已經發生的比特幣交易進行數據分析，包括對比特幣原始交易數據和比特幣原始用戶數據進行收集和特征提取；并構建訓練數據集和測試數據集改進現有Transformer網絡和卷積神經網絡并得到最優參數，從而融合得到Transformer-卷積神經網絡相結合的混合網絡； 比特幣原始交易數據收集和特征提取包括獲取比特幣原始交易數據并通過Union-Find算法得到包含每個使用比特幣交易的用戶的所有地址列表，并按交易時間的順序隨機采樣形成一個帶有先后順序的時間序列數據； 比特幣原始用戶數據收集和特征提取包括獲取已標記使用比特幣進行交易用戶類別的原始用戶數據，構造反映使用比特幣進行交易用戶所在的比特幣系統特征的系統變量和具有時序特征的用戶交易間的變量； 構建訓練數據集和測試數據集包括基于比特幣原始交易數據和比特幣原始用戶數據特征按比例構建訓練數據集、測試數據集和驗證數據集； 改進現有Transformer網絡和卷積神經網絡并得到最優參數包括采用數據預處理方式獲得最優參數； 融合得到Transformer-卷積神經網絡相結合的混合網絡包括基于改進現有Transformer網絡和卷積神經網絡得到的最優參數，確定融合的最優參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區屯溪路193號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。