基于人工智能的区块链异常交易检测与智能预警研究

李畅

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.19.011

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (19) : 38 -40. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.19.011

基于人工智能的区块链异常交易检测与智能预警研究

李畅

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摘要

针对区块链异常交易样本稀少、交易关系复杂、传统规则检测适应性不足和预警滞后等问题，本文提出一种基于人工智能的异常交易检测与智能预警方法。该方法通过数据预处理、特征提取、模型训练、结果评价和风险分级等步骤，结合机器学习、深度学习、图神经网络和可解释人工智能方法，实现异常交易识别与预警。实验结果表明：该融合模型具有优异的检测性能，准确率为95.37%，精确率为93.24%，召回率为91.58%,F1值为92.40%，曲线下面积（AUC）为0.961，可为区块链交易监管和金融风险防控提供参考。