元宇宙内识别异常交易网络的方法、系统、设备及介质技术方案

本申请公开了一种元宇宙内识别异常交易网络的方法、系统、设备及介质，可应用于虚拟现实领域或金融领域。在上述方法中，通过获取用户的数字身份信息，并在区块链网络中验证数字身份信息；若验证通过，则根据数字身份信息建立多个实体，并基于多个实体和图数据库TigerGraph构建图数据库网络；最后对图数据库网络进行数据分析，从而识别出异常交易网络。在此过程中，利用区块链技术保证一个实名信息只能绑定一个数字身份。再利用图数据库TigerGraph构建图数据库网络，对图数据库网络进行数据分析，对每个账户的异常交易进行监控，进而通过深度链接分析，对交易资金流向的上下游进行深层追溯，识别出异常交易网络。识别出异常交易网络。识别出异常交易网络。

【技术实现步骤摘要】
元宇宙内识别异常交易网络的方法、系统、设备及介质


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种元宇宙内识别异常交易网络的方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着经济科技的迅速发展，出现了元宇宙这个融合了虚拟现实、区块链、加密技术等的新一代信息技术，可以提供了一种可视化、沉浸式的应用场景，在此场景中还提供了一种资产投资和财富增值的方式。但由于目前元宇宙业态下的对于资产的约束规则还不够完善，因此会出现异常交易行为的现象。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种元宇宙内识别异常交易网络的方法、系统、设备及介质，通过图分析算法和图数据库TigerGraph识别出异常交易以及关系网络。
[0004]第一方面，本申请提供了一种元宇宙内识别异常交易网络的方法，该方法包括：
[0005]获取用户的数字身份信息，并在区块链网络中验证数字身份信息，所述数字身份信息为用户在元宇宙中的身份凭证；
[0006]若验证通过，则根据数字身份信息建立多个实体，并基于多个实体和图数据库TigerGraph构建图数据库网络，所述多个实体包括个人实体、企业实体以及账户实体；
[0007]对图数据库网络进行数据分析，识别出异常交易网络。
[0008]可选地，基于多个实体和图数据库TigerGraph构建图数据库网络，包括：
[0009]将多个实体作为节点，并根据多个实体的类型将所述节点进行连接，建立关系网络模型；
[0010]基于多个实体和所述图数据库TigerGraph，将关系网络模型构建为图数据库网络。
[0011]可选地，基于多个实体和图数据库TigerGraph，将关系网络模型构建为图数据库网络，包括：
[0012]将多个实体的参数信息导入图数据库TigerGraph中，所述参数信息包括多个实体的属性信息和多个实体之间的关联关系；
[0013]将属性信息与关系网络模型中的节点属性链接，并将关联关系与关系网络模型中的边属性链接，以使关系网络模型构建为图数据库网络。
[0014]可选地，对图数据库网络进行数据分析，识别出异常交易网络，包括：
[0015]基于图分析算法和图数据库网络，识别出异常交易；
[0016]利用图挖掘算法对异常交易进行深层追溯，确定出异常交易网络。
[0017]可选地，获取用户的数字身份信息，并在区块链网络中验证所述数字身份信息之前，还包括：
[0018]获取用户的用户信息，所述用户信息包括用户个人信息和用户社会信息；
[0019]根据用户信息和区块链技术，创建数字身份信息；
[0020]将用户信息进行加密，生成公钥，并将加密后的用户信息存储在区块链网络中。
[0021]可选地，在区块链网络中验证数字身份信息，包括：
[0022]根据用户的数字身份信息在区块链网络中查询到加密后的用户信息；
[0023]将公钥上传至区块链网络中对加密后的用户信息进行验证。
[0024]第二方面，本申请提供了一种元宇宙内识别异常交易网络的装置，该装置包括：
[0025]数字身份验证模块，用于获取用户的数字身份信息，并在区块链网络中验证数字身份信息，所述数字身份信息为用户在元宇宙中的身份凭证；
[0026]构建网络模块，用于若验证通过，则根据数字身份信息建立多个实体，并基于多个实体和图数据库TigerGraph构建图数据库网络，所述多个实体包括个人实体、企业实体以及账户实体；
[0027]分析模块，用于将图数据库网络进行数据分析，识别出异常交易网络。
[0028]可选地，元宇宙内识别异常交易网络的系统还包括：
[0029]数字身份注册模块，用于获取用户的用户信息，所述用户信息包括用户个人信息和用户社会信息；用于根据用户信息和区块链技术，创建数字身份信息；用于将用户信息进行加密，生成公钥，并将加密后的用户信息存储在所述区块链网络中。
[0030]可选地，数字身份验证模块具体用于：
[0031]根据用户的数字身份信息在区块链网络中查询到加密后的用户信息；
[0032]将公钥上传至区块链网络中对加密后的用户信息进行验证。
[0033]可选地，构建网络模块包括：建立实体单元、建立关系网络模型单元以及构建图数据库网络单元；
[0034]建立实体单元，用于若验证通过，则根据数字身份信息建立多个实体；
[0035]建立关系网络模型单元，用于将多个实体作为节点，并根据多个实体的类型将节点进行连接，建立关系网络模型；
[0036]构建图数据库网络单元，用于基于多个实体和图数据库TigerGraph，将关系网络模型构建为图数据库网络；
[0037]可选地，构建图数据库网络单元包括：导入信息子单元和链接子单元；
[0038]导入信息子单元，用于将多个实体的参数信息导入图数据库TigerGraph中，所述参数信息包括多个实体的属性信息和多个实体之间的关联关系
[0039]链接子单元，用于将属性信息与关系网络模型中的节点属性链接，并将关联关系与关系网络模型中的边属性链接，以使关系网络模型构建为图数据库网络。
[0040]可选地，分析模块具体用于：基于图分析算法和图数据库网络，识别出异常交易；利用图挖掘算法对所述异常交易进行深层追溯，确定出异常交易网络。
[0041]第三方面，本申请提供了一种电子设备，该电子设备包括存储器和处理器：
[0042]存储器用于存储计算机程序；
[0043]处理器用于根据计算机程序执行上述第一方面提供的方法。
[0044]第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行上述第一方面提供的方法。
[0045]由此可见，本申请具有如下有益效果：
[0046]本申请提供了一种元宇宙内识别异常交易网络的方法、系统、设备及介质，在此方法中，通过获取用户的数字身份信息，并在区块链网络中验证数字身份信息；若验证通过，则根据数字身份信息建立多个实体，并基于多个实体和图数据库TigerGraph构建图数据库网络。最后，对图数据库网络进行数据分析，从而识别出异常交易网络。在此过程汇总，利用区块链的加密验证技术确保用户信息的安全性，从而保证一个实名信息只能绑定一个数字身份，可以防止用户利用两个或者两个以上的不同账户反复频繁的交易。再利用图数据库TigerGraph构建图数据库网络，同时对图数据库网络进行数据分析，对每个账户的大额交易、频繁交易进行监控，进而通过深度链接分析，对交易资金流向的上下游进行深层追溯，识别出整个异常交易网络。
附图说明
[0047]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种元宇宙内识别异常交易网络的方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的数字身份信息，并在区块链网络中验证所述数字身份信息，所述数字身份信息为所述用户在元宇宙中的身份凭证；若验证通过，则根据所述数字身份信息建立多个实体，并基于所述多个实体和图数据库TigerGraph构建图数据库网络，所述多个实体包括个人实体、企业实体以及账户实体；对所述图数据库网络进行数据分析，识别出异常交易网络。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个实体和图数据库TigerGraph构建图数据库网络，包括：将所述多个实体作为节点，并根据所述多个实体的类型将所述节点进行连接，建立关系网络模型；基于所述多个实体和所述图数据库TigerGraph，将所述关系网络模型构建为所述图数据库网络。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个实体和所述图数据库TigerGraph，将所述关系网络模型构建为所述图数据库网络，包括：将所述多个实体的参数信息导入所述图数据库TigerGraph中，所述参数信息包括所述多个实体的属性信息和所述多个实体之间的关联关系；将所述属性信息与所述关系网络模型中的节点属性链接，并将所述关联关系与所述关系网络模型中的边属性链接，以使所述关系网络模型构建为所述图数据库网络。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图数据库网络进行数据分析，识别出异常交易网络，包括：基于图分析算法和所述图数据库网络，识别出异常交易；利用图挖掘算法对所述异常交易进行深层追溯，确定出所述异常交易网络。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户的数字身份信息，并在区块链网络中验证所述数字身份信息之前，还包括：获取所述用户的用户信息，所述用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：周梦雅，杨可心，王禹婷，路文骏，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：