【】本申请涉及异常交易识别，尤其涉及一种基于区块链的异常交易识别方法、装置、设备及介质。
背景技术
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背景技术：
1、随着中国经济的高速发展，以大数据、云计算、区块链为代表的金融科技正在金融行业得到深入应用。金融业对数据的计算能力大幅度增强、信用评价能力取得突破进展、风险管理有效提升。金融机构业务能力的增强促使其提供服务的种类、速度、效率高速发展，每天产生的交易数据量也在持续增长。在海量数据中准确识别可疑主体和异常交易数据的难度增大。
技术实现思路
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技术实现要素：
1、本申请实施例提供了一种基于区块链的异常交易识别方法、装置、设备及介质，旨在解决相关技术中无法准确识别可疑主体和异常交易数据等技术问题。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种基于区块链的异常交易识别方法，包括：
3、获取多个待识别的区块链交易信息，其中，所述区块链交易信息包括实体交易信息和智能合约信息；
4、针对每个待识别的区块链交易信息，采用与其对应的至少一个风险识别模型进行风险评分，以得到风险评分结果；
5、根据至少一个所述风险评分结果，确定每个待识别的区块链交易信息的交易识别结果，所述交易识别结果包括是否属于异常交易信息，以及对应的异常交易类型和异常交易得分；
6、输出所述交易识别结果。
7、在一个实施例中，可选的，
8、所述方法还包括：
9、对所述待识别的区块链交易信息进行分类处理，以得到处理后数据，其中，所述处理后数据包括以下至少一项：合约特征数据、交易行为特征数据和交易实体名单数据。
10、在一个实施例中，可选的，
11、针对每个待识别的区块链交易信息，采用与其对应的至少一个风险识别模型进行风险评分，以得到风险评分结果，包括：
12、针对每个处理后数据，采用与其对应的风险识别模型进行风险识别，以得到风险评分结果，其中，所述合约特征数据对应的风险识别模型为合约漏洞识别模型，所述交易行为特征数据对应的风险识别模型为行为评分模型，所述交易实体名单数据对应的风险识别模型为信誉评分模型。
13、在一个实施例中，可选的，根据至少一个所述风险评分结果，确定每个待识别的区块链交易信息的交易识别结果，包括：
14、将所述至少一个风险评分结果进行降序排列，得到排列结果；
15、响应于所述排列结果中，每个风险评分结果均小于预设值，确定所述待识别的区块链交易信息属于正常交易信息；
16、响应于所述排列结果中，存在风险评分结果大于或等于预设值的目标风险评分结果，确定所述待识别的区块链交易信息属于异常交易信息；
17、根据所述目标风险评分结果对应的风险类型，确定所述待识别的区块链交易信息对应的异常交易类型和异常交易得分。
18、在一个实施例中，可选的，根据所述目标风险评分结果对应的风险类型，确定所述待识别的区块链交易信息对应的异常交易类型和异常交易得分，包括：
19、获取预设交易类型确定规则；
20、根据所述目标风险评分结果对应的风险类型和所述预设交易类型确定规则，确定所述异常交易类型；
21、获取各个目标风险评分结果对应的风险类型的权重值；
22、根据各个目标风险评分结果和对应的权重值进行加权求和，以得到所述异常交易得分。
23、在一个实施例中，可选的，所述方法还包括：
24、响应于所述区块链交易信息属于异常交易信息，确定其对应的目标交易实体名单；
25、对所述目标交易实体名单下的其他区块链交易信息进行统计和分类，以得到统计和分类结果信息；
26、将所述目标交易实体名单、统计和分类结果信息对应存储至区块链账本。
27、在一个实施例中，可选的，所述方法还包括：
28、响应于同一交易实体对应的异常交易信息的数量达到预设数量，和/或同一交易实体对应的异常交易金额达到预设金额，输出预警提示信息至预设终端设备。
29、第二方面，本申请实施例提供了一种基于区块链的异常交易识别装置，包括：
30、获取模块，用于获取多个待识别的区块链交易信息，其中，所述区块链交易信息包括实体交易信息和智能合约信息；
31、风险评估模块，用于针对每个待识别的区块链交易信息和关联的目标社交媒体信息，采用与其对应的至少一个风险识别模型进行风险评分，以得到风险评分结果；
32、第二确定模块，用于根据至少一个所述风险评分结果，确定每个待识别的区块链交易信息的交易识别结果，所述交易识别结果包括是否属于异常交易信息，以及对应的异常交易类型和异常交易得分；
33、输出模块，用于输出所述交易识别结果。
34、第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述基于区块链的异常交易识别方法的步骤。
35、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述基于区块链的异常交易识别方法的步骤。
36、以上基于区块链的异常交易识别方法、装置、设备及介质所实现的方案中，获取多个待识别的区块链交易信息，其中，所述区块链交易信息包括实体交易信息和智能合约信息；针对每个待识别的区块链交易信息，采用与其对应的至少一个风险识别模型进行风险评分，以得到风险评分结果；根据至少一个所述风险评分结果，确定每个待识别的区块链交易信息的交易识别结果，所述交易识别结果包括是否属于异常交易信息，以及对应的异常交易类型和异常交易得分；输出所述交易识别结果。在本发明中，获取待识别的区块链交易信息，采用至少一个风险识别模型进行风险评分，进而根据风险识别模型确定待识别的区块链交易信息是否属于异常交易信息，并在属于异常交易信息时，进一步确定对应的异常交易类型和异常交易得分。这样，通过多个风险识别模型进行异常交易识别，不但保证可以快速识别异常交易，还能保证识别结果的准确性和全面性。
1.一种基于区块链的异常交易识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，针对每个待识别的区块链交易信息，采用与其对应的至少一个风险识别模型进行风险评分，以得到风险评分结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据至少一个所述风险评分结果，确定每个待识别的区块链交易信息的交易识别结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述目标风险评分结果对应的风险类型，确定所述待识别的区块链交易信息对应的异常交易类型和异常交易得分，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种基于区块链的异常交易识别装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。
