本發明涉及虛擬空(kong)間(jian)，具(ju)體為一種元宇宙(zhou)銀行空(kong)間(jian)內實時交易管理系統。

背景技術：

1、元(yuan)宇(yu)宙(zhou)(zhou)銀行(xing)空(kong)間(jian)內的(de)(de)實(shi)時(shi)交(jiao)(jiao)(jiao)易(yi)(yi)(yi)管(guan)(guan)理系(xi)統屬于金融科技fintech領域。具體來說，它處(chu)于虛(xu)擬經濟(ji)和(he)區塊鏈技術的(de)(de)交(jiao)(jiao)(jiao)匯點。隨著元(yuan)宇(yu)宙(zhou)(zhou)概(gai)念的(de)(de)興起，越來越多的(de)(de)金融機構開始探索虛(xu)擬世(shi)界(jie)中(zhong)(zhong)的(de)(de)金融交(jiao)(jiao)(jiao)易(yi)(yi)(yi)和(he)管(guan)(guan)理。元(yuan)宇(yu)宙(zhou)(zhou)銀行(xing)空(kong)間(jian)內的(de)(de)交(jiao)(jiao)(jiao)易(yi)(yi)(yi)管(guan)(guan)理系(xi)統旨在(zai)實(shi)現虛(xu)擬環境(jing)中(zhong)(zhong)高效、安全(quan)的(de)(de)交(jiao)(jiao)(jiao)易(yi)(yi)(yi)處(chu)理，確保用(yong)戶在(zai)虛(xu)擬世(shi)界(jie)中(zhong)(zhong)進行(xing)金融交(jiao)(jiao)(jiao)易(yi)(yi)(yi)時(shi)能夠(gou)享受(shou)與(yu)現實(shi)世(shi)界(jie)相同的(de)(de)便利和(he)安全(quan)性。

2、現(xian)階(jie)段在現(xian)有的(de)(de)(de)元宇宙銀行空間(jian)管理系統(tong)中，主要存在三個方面的(de)(de)(de)問(wen)題，虛擬交(jiao)(jiao)易(yi)密度(du)低、鏈(lian)路抖(dou)動嚴(yan)重和(he)用戶(hu)行為復(fu)雜度(du)高。這些問(wen)題導致系統(tong)處理交(jiao)(jiao)易(yi)的(de)(de)(de)效率不高，網絡傳輸不穩定，用戶(hu)體驗(yan)較差。尤其在交(jiao)(jiao)易(yi)高峰期，系統(tong)性能(neng)(neng)會(hui)明顯下降，交(jiao)(jiao)易(yi)延遲增加，甚至(zhi)可能(neng)(neng)出(chu)現(xian)交(jiao)(jiao)易(yi)失敗的(de)(de)(de)情況(kuang)。現(xian)有系統(tong)往(wang)往(wang)缺(que)乏實時監控和(he)智能(neng)(neng)優化的(de)(de)(de)能(neng)(neng)力，難以(yi)快(kuai)速響應和(he)處理交(jiao)(jiao)易(yi)異常情況(kuang)。

技術實現思路

1、針對現有技術(shu)的不足，本發明提供了(le)一(yi)種元宇宙銀行空間內實(shi)時交易(yi)管理(li)系統，解決了(le)背景(jing)技術(shu)中提到的問題。

2、為實現(xian)以上目的(de)，本(ben)發明通(tong)過以下(xia)技術方案(an)予(yu)以實現(xian)：包括數據采集(ji)模塊(kuai)、特征提取模塊(kuai)、數據處理(li)模塊(kuai)、綜合安(an)全分析模塊(kuai)和異常檢測模塊(kuai)；

3、所(suo)述(shu)數(shu)據采(cai)集模(mo)塊用于連(lian)接元(yuan)宇宙銀行空間，實(shi)時采(cai)集虛(xu)擬交(jiao)易數(shu)據，并(bing)對采(cai)集到的虛(xu)擬交(jiao)易數(shu)據進(jin)行預處理獲(huo)取虛(xu)擬交(jiao)易數(shu)據集；

4、所述(shu)特征提取(qu)模塊用于對預處理后的虛擬交易數據集(ji)，進行特征提取(qu)，獲(huo)取(qu)交易特征集(ji)；

5、所述數據處(chu)理模(mo)塊用于構建交易算法模(mo)型，并(bing)將所提取(qu)的交易特征集導(dao)入交易算法模(mo)型中，進行計算獲取(qu)虛擬(ni)交易密度dv、鏈路抖動jl和用戶行為復(fu)雜(za)度cu；

6、所述綜合(he)(he)安全(quan)分(fen)析模塊用于(yu)將交(jiao)易(yi)算法模型(xing)所輸出的結果，進行匯總計算獲(huo)取綜合(he)(he)性(xing)能(neng)指標(biao)ecc，并(bing)預設性(xing)能(neng)閾值a進行初(chu)步對比(bi)評估分(fen)析當前(qian)銀行空間交(jiao)易(yi)系統(tong)性(xing)能(neng)是(shi)否需要優化；

7、所述(shu)異常(chang)檢測(ce)(ce)模塊用于構建異常(chang)交(jiao)易(yi)檢測(ce)(ce)公(gong)式，計算(suan)獲取異常(chang)交(jiao)易(yi)檢測(ce)(ce)值ad，再與所述(shu)獲取的綜合性能指標ecc，進行綜合計算(suan)獲取綜合優(you)化指標occ，并(bing)進行預設優(you)化閾值y二次對(dui)比評(ping)估生(sheng)成迭代機制。

8、優選的，所述數(shu)據(ju)采集模塊包括數(shu)據(ju)采集單(dan)元、數(shu)據(ju)預處理單(dan)元和數(shu)據(ju)存(cun)儲單(dan)元；

9、所述數(shu)據采集模(mo)塊用(yong)于創建(jian)api應用(yong)程序接(jie)口與元(yuan)宇宙銀行空間的交(jiao)易系統、網(wang)絡檢測工具和銀行空間后(hou)臺，進(jin)行集成連接(jie)，實時采集虛(xu)擬(ni)交(jiao)易數(shu)據，所述虛(xu)擬(ni)交(jiao)易數(shu)據包括交(jiao)易日(ri)志、網(wang)絡波動(dong)日(ri)志和用(yong)戶操(cao)作日(ri)志；

10、所述數據(ju)預處理單元用(yong)(yong)(yong)于使用(yong)(yong)(yong)日(ri)志(zhi)分析工具logstash，解析交(jiao)(jiao)(jiao)易(yi)(yi)數據(ju)中的(de)(de)交(jiao)(jiao)(jiao)易(yi)(yi)日(ri)志(zhi)、網絡(luo)波動日(ri)志(zhi)和用(yong)(yong)(yong)戶操作日(ri)志(zhi)，獲取(qu)交(jiao)(jiao)(jiao)易(yi)(yi)數據(ju)結(jie)構化的(de)(de)數據(ju)格式，并(bing)提取(qu)交(jiao)(jiao)(jiao)易(yi)(yi)日(ri)志(zhi)、網絡(luo)波動日(ri)志(zhi)和用(yong)(yong)(yong)戶操作日(ri)志(zhi)中的(de)(de)銀行空間(jian)的(de)(de)虛(xu)擬交(jiao)(jiao)(jiao)易(yi)(yi)密(mi)度(du)數據(ju)、鏈(lian)路(lu)抖動數據(ju)和用(yong)(yong)(yong)戶行為復雜數據(ju)，并(bing)進行去(qu)除異常值和缺失值，再將(jiang)不同量綱的(de)(de)數據(ju)轉換到(dao)統一尺度(du)，同時匯總獲取(qu)虛(xu)擬交(jiao)(jiao)(jiao)易(yi)(yi)數據(ju)集；

11、所述數(shu)(shu)據(ju)存儲單元用(yong)(yong)于構建(jian)(jian)數(shu)(shu)據(ju)庫(ku)，對虛擬交易(yi)數(shu)(shu)據(ju)集進(jin)行(xing)(xing)存儲，并通過elasticsearch查詢和(he)(he)分析(xi)存儲的數(shu)(shu)據(ju)，生成統(tong)計(ji)報告和(he)(he)行(xing)(xing)為(wei)分析(xi)，使(shi)用(yong)(yong)kibana工具創建(jian)(jian)可視化儀表板，展示操作統(tong)計(ji)、用(yong)(yong)戶行(xing)(xing)為(wei)模(mo)式和(he)(he)性能數(shu)(shu)據(ju)。

12、優(you)選的，所述(shu)特(te)征(zheng)(zheng)(zheng)提(ti)(ti)取(qu)(qu)(qu)模塊用于(yu)提(ti)(ti)取(qu)(qu)(qu)數據(ju)(ju)庫中(zhong)的虛(xu)擬(ni)交(jiao)易數據(ju)(ju)集(ji)，進(jin)行(xing)特(te)征(zheng)(zheng)(zheng)提(ti)(ti)取(qu)(qu)(qu)獲(huo)取(qu)(qu)(qu)交(jiao)易特(te)征(zheng)(zheng)(zheng)集(ji)，所述(shu)交(jiao)易特(te)征(zheng)(zheng)(zheng)集(ji)包括虛(xu)擬(ni)交(jiao)易密(mi)度特(te)征(zheng)(zheng)(zheng)集(ji)、鏈路抖(dou)動特(te)征(zheng)(zheng)(zheng)集(ji)和用戶行(xing)為(wei)復雜(za)度特(te)征(zheng)(zheng)(zheng)集(ji)，并對(dui)虛(xu)擬(ni)交(jiao)易數據(ju)(ju)集(ji)進(jin)行(xing)分(fen)析，提(ti)(ti)取(qu)(qu)(qu)異常交(jiao)易特(te)征(zheng)(zheng)(zheng)集(ji)；

13、所述虛(xu)擬交易密度(du)特征集包括交易數量nt和時間窗口長(chang)度(du)t；

14、所(suo)述(shu)鏈路抖動特(te)征(zheng)集(ji)包括網絡(luo)傳(chuan)輸(shu)延遲(chi)r和總傳(chuan)輸(shu)次(ci)數m；

15、所(suo)述(shu)用戶(hu)(hu)行為復雜度特征集包括操作(zuo)頻率(lv)f、操作(zuo)種類數p和用戶(hu)(hu)總數u；

16、所述異常交(jiao)易(yi)(yi)特征集(ji)包括(kuo)異常交(jiao)易(yi)(yi)延遲時間tano、總交(jiao)易(yi)(yi)延遲時間ttot、異常交(jiao)易(yi)(yi)次(ci)數q；

17、所(suo)述異常(chang)(chang)(chang)交(jiao)(jiao)易(yi)(yi)特(te)征集通過使用交(jiao)(jiao)易(yi)(yi)日志分析(xi)(xi)工(gong)具elkstack解析(xi)(xi)每一筆虛擬交(jiao)(jiao)易(yi)(yi)數(shu)據記(ji)錄，識(shi)別并標記(ji)交(jiao)(jiao)易(yi)(yi)延遲(chi)顯著(zhu)高于(yu)正(zheng)常(chang)(chang)(chang)水(shui)平的交(jiao)(jiao)易(yi)(yi)作為異常(chang)(chang)(chang)交(jiao)(jiao)易(yi)(yi)，提(ti)取異常(chang)(chang)(chang)交(jiao)(jiao)易(yi)(yi)的異常(chang)(chang)(chang)交(jiao)(jiao)易(yi)(yi)延遲(chi)時間tano、總交(jiao)(jiao)易(yi)(yi)延遲(chi)時間ttot和異常(chang)(chang)(chang)交(jiao)(jiao)易(yi)(yi)次(ci)數(shu)q。

18、優(you)選的，所述數(shu)據處(chu)(chu)(chu)理模塊(kuai)包括虛擬交(jiao)易(yi)密度處(chu)(chu)(chu)理單元(yuan)、鏈(lian)路抖動(dong)處(chu)(chu)(chu)理單元(yuan)和用戶行為復雜度處(chu)(chu)(chu)理單元(yuan)；

19、所(suo)(suo)述虛(xu)擬(ni)交(jiao)易(yi)密(mi)(mi)(mi)度(du)處理單(dan)元(yuan)用于構建交(jiao)易(yi)密(mi)(mi)(mi)度(du)算法(fa)模(mo)(mo)型，將所(suo)(suo)提取(qu)的虛(xu)擬(ni)交(jiao)易(yi)密(mi)(mi)(mi)度(du)特征集輸(shu)入(ru)至交(jiao)易(yi)密(mi)(mi)(mi)度(du)算法(fa)模(mo)(mo)型中，進行計算分析獲取(qu)虛(xu)擬(ni)交(jiao)易(yi)密(mi)(mi)(mi)度(du)dv；

20、所(suo)述虛(xu)擬交(jiao)易密(mi)度(du)dv通過(guo)以(yi)下(xia)交(jiao)易密(mi)度(du)算法模型計算獲取：

21、；式(shi)中，t表(biao)示時間(jian)，nt表(biao)示在時間(jian)t內的交易數量。

22、優選的，所述鏈(lian)(lian)路抖動(dong)處理(li)單元用于構建鏈(lian)(lian)路抖動(dong)算法(fa)模型(xing)，并將所提取(qu)的鏈(lian)(lian)路抖動(dong)特征(zheng)集輸入(ru)至鏈(lian)(lian)路抖動(dong)算法(fa)模型(xing)中(zhong)，進行計算分析獲取(qu)鏈(lian)(lian)路抖動(dong)jl；

23、所述鏈路抖動(dong)jl通過以下鏈路抖動(dong)算法模型(xing)計算獲取：

24、；式(shi)中，ri表示第i次網(wang)絡傳輸的(de)延遲(chi)，表示網(wang)絡傳輸延遲(chi)的(de)平均值。

25、優選的，所(suo)述(shu)用(yong)戶行(xing)為(wei)復(fu)雜(za)(za)(za)度(du)(du)(du)處理(li)單元(yuan)用(yong)于構建用(yong)戶行(xing)為(wei)復(fu)雜(za)(za)(za)度(du)(du)(du)處理(li)模型(xing)，將所(suo)提(ti)取的用(yong)戶行(xing)為(wei)復(fu)雜(za)(za)(za)度(du)(du)(du)特征集載入用(yong)戶行(xing)為(wei)復(fu)雜(za)(za)(za)度(du)(du)(du)處理(li)模型(xing)中(zhong)，進行(xing)計(ji)算分析獲取用(yong)戶行(xing)為(wei)復(fu)雜(za)(za)(za)度(du)(du)(du)cu；

26、所述(shu)用戶行為(wei)復雜度cu通過以(yi)下用戶行為(wei)復雜度處理模型計算獲取(qu)：

27、；式中，fjk表示用戶j的第k中操(cao)作頻率f，log表示對數函數；

28、表示所有(you)用戶j的行為(wei)進行累加；表示對每(mei)個用戶j的所有(you)操作類型(xing)k進行求和。

29、優選的(de)，所(suo)述(shu)綜(zong)(zong)合安全(quan)分析模塊(kuai)包括綜(zong)(zong)合計算單元和性(xing)能(neng)評估單元；

30、所述(shu)綜合計(ji)算單元用(yong)于將(jiang)數據處(chu)理模塊(kuai)所輸出的虛擬交易密度dv、鏈路抖動(dong)jl和用(yong)戶行為復雜(za)度cu，進行相關聯匯(hui)總(zong)，獲(huo)取綜合性能(neng)指標ecc；

31、所(suo)述綜合(he)性能(neng)指標(biao)ecc通過以下算法公式計算獲取：

32、；式中，表(biao)示(shi)虛(xu)擬交易密度(du)dv的(de)倒數權重值，表(biao)示(shi)鏈路抖(dou)動jl的(de)權重值，表(biao)示(shi)用(yong)戶行為復雜度(du)cu的(de)權重值，其具體數值由用(yong)戶進行設(she)置(zhi)，且(qie)。

33、優選的(de)，所(suo)述性(xing)能評估單元(yuan)(yuan)用于基于元(yuan)(yuan)宇(yu)宙銀行空間(jian)正常(chang)性(xing)能指標(biao)進行預(yu)設性(xing)能閾值a，再(zai)與所(suo)獲取的(de)綜(zong)合性(xing)能指標(biao)ecc進行初步(bu)對(dui)比評估，分析當前元(yuan)(yuan)宇(yu)宙銀行空間(jian)交易(yi)環境(jing)的(de)性(xing)能情況；

34、具體評(ping)估方案如下：

35、當(dang)綜合性能(neng)指標ecc≥性能(neng)閾值a時(shi)，表示當(dang)前元(yuan)宇宙銀行(xing)空(kong)間交易環境的性能(neng)異(yi)常，此時(shi)則啟動優化控制策(ce)(ce)略(lve)，所述(shu)優化控制策(ce)(ce)略(lve)包括向負載(zai)(zai)均(jun)衡(heng)器(qi)發送指令，對銀行(xing)空(kong)間進(jin)行(xing)均(jun)衡(heng)服務(wu)器(qi)負載(zai)(zai)，優化系統的并發處理能(neng)力，同時(shi)分析(xi)現(xian)有網絡拓撲結(jie)(jie)構(gou)，識(shi)別網絡優化空(kong)間，重新規劃(hua)網絡結(jie)(jie)構(gou)，并引入智能(neng)助手簡化用戶操(cao)作；

36、當綜合性(xing)能指標ecc＜性(xing)能閾值a時，表示當前(qian)元宇宙銀行(xing)空(kong)間(jian)交易環境的性(xing)能正常。

37、優(you)選的，所述異常檢測模塊包(bao)括異常檢測分(fen)析單(dan)元(yuan)、綜合優(you)化計(ji)算(suan)單(dan)元(yuan)和優(you)化評(ping)估(gu)單(dan)元(yuan)；

38、所述異(yi)(yi)常檢測(ce)分(fen)析(xi)(xi)單元(yuan)用(yong)于在(zai)分(fen)析(xi)(xi)出當(dang)前元(yuan)宇(yu)宙銀行(xing)空間交易(yi)環境的(de)性能異(yi)(yi)常，并進(jin)(jin)行(xing)優(you)化后，將所獲取的(de)異(yi)(yi)常交易(yi)特(te)征集，進(jin)(jin)行(xing)載(zai)入計(ji)算獲取異(yi)(yi)常交易(yi)檢測(ce)值ad，分(fen)析(xi)(xi)哪些交易(yi)在(zai)延遲和權重上(shang)表現(xian)異(yi)(yi)常；

39、所述異常(chang)交易檢測值(zhi)ad通過以下算法公(gong)式計算獲取：

40、；式中，表示第(di)n次(ci)異常交(jiao)(jiao)易的延遲時間，wn表示第(di)n次(ci)異常交(jiao)(jiao)易預設(she)權重值，wtot表示總交(jiao)(jiao)易預設(she)權重值；

41、所述綜(zong)合(he)優化計算(suan)單(dan)元用于將所獲取(qu)的異常交易(yi)檢測值(zhi)ad與所獲取(qu)的綜(zong)合(he)性能指標ecc進行相關聯計算(suan)獲取(qu)綜(zong)合(he)優化指標occ；

42、所述(shu)綜合優化(hua)指(zhi)標occ通過以下算法公式計算獲取(qu)：；

43、式中(zhong)，a1和(he)a2分(fen)別表示(shi)異(yi)常交易檢測值ad與所獲取的(de)綜合(he)性(xing)能指標ecc的(de)預設(she)權(quan)重值，用于調整綜合(he)評估值和(he)異(yi)常交易檢測值對優化結果(guo)的(de)影(ying)響(xiang)，其具體參數由用戶進行設(she)置，a表示(shi)修正系數。

44、優(you)(you)選的(de)，所(suo)述優(you)(you)化(hua)(hua)評(ping)(ping)估(gu)單元通過用戶進(jin)行預設優(you)(you)化(hua)(hua)閾值y與所(suo)獲(huo)取的(de)綜合優(you)(you)化(hua)(hua)指(zhi)標occ，進(jin)行二次對比評(ping)(ping)估(gu)，分析綜合評(ping)(ping)估(gu)系統性能和異常交易情況(kuang)，為系統優(you)(you)化(hua)(hua)提供依據；

45、具體評(ping)估方案如下：

46、當綜合優(you)(you)化(hua)指標(biao)occ＞優(you)(you)化(hua)閾值(zhi)y時(shi)，表(biao)示當前優(you)(you)化(hua)后(hou)的(de)元宇宙銀行(xing)空間的(de)系統性能異(yi)常，此時(shi)則在當前優(you)(you)化(hua)控(kong)制策(ce)略的(de)基礎上，再次執行(xing)優(you)(you)化(hua)控(kong)制策(ce)略，進(jin)行(xing)迭代優(you)(you)化(hua)；

47、當綜合優化指標occ≤優化閾(yu)值y時(shi)，表示當前優化后的元宇(yu)宙(zhou)銀(yin)行空間(jian)的系(xi)統性能(neng)正常(chang)。

48、本發(fa)明提供(gong)了一種元宇宙銀(yin)行空(kong)間內(nei)實時交易管(guan)理系統。具備(bei)以下有益效果：

49、（1）該(gai)系(xi)統(tong)(tong)運(yun)用數(shu)(shu)據(ju)采(cai)集(ji)(ji)模(mo)塊(kuai)實(shi)時(shi)從元宇(yu)宙(zhou)銀行(xing)(xing)空間(jian)中采(cai)集(ji)(ji)虛(xu)擬交易(yi)數(shu)(shu)據(ju)，包(bao)括(kuo)交易(yi)日(ri)志、網絡波動(dong)(dong)日(ri)志和(he)(he)(he)(he)用戶(hu)操(cao)作(zuo)日(ri)志，并通過數(shu)(shu)據(ju)預處(chu)(chu)理單元對這些數(shu)(shu)據(ju)進(jin)行(xing)(xing)清洗和(he)(he)(he)(he)格(ge)式化，獲取結構(gou)化的(de)(de)(de)(de)虛(xu)擬交易(yi)數(shu)(shu)據(ju)集(ji)(ji)。這一(yi)過程確(que)保了數(shu)(shu)據(ju)的(de)(de)(de)(de)準(zhun)確(que)性(xing)和(he)(he)(he)(he)完整性(xing)，減少(shao)了數(shu)(shu)據(ju)異常(chang)和(he)(he)(he)(he)缺失對系(xi)統(tong)(tong)分(fen)析的(de)(de)(de)(de)影響。特(te)(te)征提(ti)(ti)(ti)取模(mo)塊(kuai)則從處(chu)(chu)理后的(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)集(ji)(ji)中提(ti)(ti)(ti)取關(guan)鍵(jian)特(te)(te)征，如虛(xu)擬交易(yi)密(mi)度(du)(du)(du)、鏈(lian)路抖(dou)動(dong)(dong)和(he)(he)(he)(he)用戶(hu)行(xing)(xing)為復雜(za)度(du)(du)(du)，為后續(xu)的(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)處(chu)(chu)理提(ti)(ti)(ti)供了基(ji)礎信(xin)息。數(shu)(shu)據(ju)處(chu)(chu)理模(mo)塊(kuai)通過構(gou)建(jian)和(he)(he)(he)(he)應用交易(yi)算(suan)法模(mo)型(xing)，對提(ti)(ti)(ti)取的(de)(de)(de)(de)特(te)(te)征集(ji)(ji)進(jin)行(xing)(xing)計算(suan)，得到虛(xu)擬交易(yi)密(mi)度(du)(du)(du)dv、鏈(lian)路抖(dou)動(dong)(dong)jl和(he)(he)(he)(he)用戶(hu)行(xing)(xing)為復雜(za)度(du)(du)(du)cu。這些模(mo)塊(kuai)的(de)(de)(de)(de)協(xie)同作(zuo)用使得系(xi)統(tong)(tong)能(neng)夠實(shi)時(shi)處(chu)(chu)理交易(yi)請求(qiu)，快(kuai)速(su)響應交易(yi)活動(dong)(dong)，從而顯著提(ti)(ti)(ti)高交易(yi)處(chu)(chu)理速(su)度(du)(du)(du)和(he)(he)(he)(he)系(xi)統(tong)(tong)性(xing)能(neng)，滿足高頻交易(yi)的(de)(de)(de)(de)需(xu)求(qiu)。

50、（2）該(gai)系(xi)(xi)統(tong)(tong)通過交(jiao)(jiao)易管(guan)理系(xi)(xi)統(tong)(tong)的(de)(de)綜合(he)(he)(he)(he)安全(quan)分(fen)析模(mo)塊和異(yi)常(chang)(chang)檢測模(mo)塊對于提(ti)升系(xi)(xi)統(tong)(tong)的(de)(de)安全(quan)性(xing)(xing)(xing)和穩定(ding)性(xing)(xing)(xing)起到(dao)了(le)關鍵(jian)作用。綜合(he)(he)(he)(he)安全(quan)分(fen)析模(mo)塊通過將虛擬交(jiao)(jiao)易密度dv、鏈路抖動jl和用戶(hu)行為復雜度cu進(jin)行匯總計(ji)算，生成(cheng)綜合(he)(he)(he)(he)性(xing)(xing)(xing)能(neng)(neng)指(zhi)標(biao)(biao)ecc。該(gai)指(zhi)標(biao)(biao)與預設(she)的(de)(de)性(xing)(xing)(xing)能(neng)(neng)閾(yu)(yu)值(zhi)(zhi)a進(jin)行對比，以(yi)評估系(xi)(xi)統(tong)(tong)當(dang)前的(de)(de)性(xing)(xing)(xing)能(neng)(neng)狀(zhuang)態。當(dang)綜合(he)(he)(he)(he)性(xing)(xing)(xing)能(neng)(neng)指(zhi)標(biao)(biao)ecc超過性(xing)(xing)(xing)能(neng)(neng)閾(yu)(yu)值(zhi)(zhi)a時(shi)，系(xi)(xi)統(tong)(tong)會啟動優化控制(zhi)策(ce)略，以(yi)調(diao)整和優化系(xi)(xi)統(tong)(tong)設(she)置。而異(yi)常(chang)(chang)檢測模(mo)塊通過分(fen)析異(yi)常(chang)(chang)交(jiao)(jiao)易特征(zheng)集，計(ji)算異(yi)常(chang)(chang)交(jiao)(jiao)易檢測值(zhi)(zhi)ad，并結合(he)(he)(he)(he)綜合(he)(he)(he)(he)性(xing)(xing)(xing)能(neng)(neng)指(zhi)標(biao)(biao)ecc生成(cheng)綜合(he)(he)(he)(he)優化指(zhi)標(biao)(biao)occ，進(jin)行進(jin)一步的(de)(de)優化評估。當(dang)發現交(jiao)(jiao)易延遲或權重異(yi)常(chang)(chang)時(shi)，系(xi)(xi)統(tong)(tong)能(neng)(neng)夠(gou)及時(shi)識別潛在的(de)(de)安全(quan)風險并采(cai)取必要措(cuo)施。這種機制(zhi)有效(xiao)防止了(le)由于系(xi)(xi)統(tong)(tong)異(yi)常(chang)(chang)或安全(quan)漏洞帶(dai)來的(de)(de)風險，增強了(le)系(xi)(xi)統(tong)(tong)的(de)(de)整體安全(quan)性(xing)(xing)(xing)和穩定(ding)性(xing)(xing)(xing)。

51、（3）該系統(tong)通(tong)過(guo)(guo)綜(zong)合(he)(he)優(you)化(hua)(hua)(hua)(hua)計算(suan)單元將異常(chang)交(jiao)易檢(jian)測值(zhi)ad與綜(zong)合(he)(he)性(xing)能指(zhi)標ecc結(jie)(jie)合(he)(he)計算(suan)，生成綜(zong)合(he)(he)優(you)化(hua)(hua)(hua)(hua)指(zhi)標occ。該公式(shi)與預設(she)的(de)優(you)化(hua)(hua)(hua)(hua)閾值(zhi)y進行二次對(dui)比評估，從而(er)判斷系統(tong)的(de)優(you)化(hua)(hua)(hua)(hua)效果。當綜(zong)合(he)(he)優(you)化(hua)(hua)(hua)(hua)指(zhi)標occ超過(guo)(guo)優(you)化(hua)(hua)(hua)(hua)閾值(zhi)y時，系統(tong)會再次執行優(you)化(hua)(hua)(hua)(hua)策略(lve)，如(ru)調整負(fu)載均衡、優(you)化(hua)(hua)(hua)(hua)網絡結(jie)(jie)構以及簡化(hua)(hua)(hua)(hua)用戶(hu)操(cao)作流程等(deng)。這種迭代(dai)優(you)化(hua)(hua)(hua)(hua)機制(zhi)確保系統(tong)在面對(dui)性(xing)能瓶頸時能夠及時調整，提高(gao)處理能力和(he)(he)穩(wen)定性(xing)，從而(er)減(jian)少(shao)交(jiao)易延(yan)遲和(he)(he)失敗情況(kuang)。通(tong)過(guo)(guo)這些優(you)化(hua)(hua)(hua)(hua)措施(shi)，用戶(hu)在元宇宙(zhou)銀(yin)行空間內(nei)的(de)交(jiao)易體驗將變得更(geng)加(jia)流暢和(he)(he)高(gao)效，提高(gao)用戶(hu)的(de)滿意度，并增強系統(tong)的(de)市場競爭力。