基于区块链的金融业务处理方法与流程

本申请涉及区块链技术领域，具体而言，涉及一种基于区块链的金融业务处理方法。

背景技术：

随着区块链技术的不断发展，以及其具有的特性，如去中心化等，使得其安全性能较高，因而，其应用范围得到了不断的扩展，例如，在金融业务校验中，为金融业务执行过程中的安全性提供了较大的保障。

但是，经发明人研究发现，在现有技术中，对于金融业务的安全校验一般都是在金融业务的执行过程中实现的，但是，在一些情况下，对于一些异常业务还是可以通过该安全校验，此时，就只能等待用户自己去发现这些异常的业务，使得存在着监控效果较差的问题。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种基于区块链的金融业务校验方法和金融业务校验平台，以改善现有技术中对金融业务存在监控效果较差的问题。

为实现上述目的，本申请实施例采用如下技术方案：

一种基于区块链的金融业务校验方法，应用于金融业务校验平台，该金融业务校验平台通信连接有区块链金融业务处理系统，该区块链金融业务处理系统通信连接有金融业务请求设备，所述方法包括：

获取所述区块链金融业务处理系统发送的目标金融业务执行记录信息，其中，该目标金融业务执行记录信息基于目标金融业务请求设备请求该区块链金融业务处理系统执行目标第一金融业务后形成，且通过该区块链金融业务处理系统上部署的目标区块链存储；

基于所述目标金融业务执行记录信息确定对应的目标金融业务请求设备，并向该目标金融业务请求设备发送第一请求信息；

若获取到所述目标金融业务请求设备基于所述第一请求信息发送的金融业务请求行为信息集合，则基于该金融业务请求行为信息集合中的每一条金融业务请求行为信息确定所述目标第一金融业务是否属于异常业务，其中，每一条所述金融业务请求行为信息分别基于该目标金融业务请求设备请求该区块链金融业务处理系统执行金融业务形成。

在上述基础上，本申请实施例还提供了一种金融业务校验平台，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

与所述存储器连接的处理器，用于执行该存储器存储的计算机程序，以实现上述的基于区块链的金融业务校验方法方法。

本申请提供的基于区块链的金融业务校验方法和金融业务校验平台，通过金融业务校验平台基于目标金融业务请求设备的金融业务请求行为信息集合对目标第一金融业务是否属于异常业务进行校验，可以实现在金融业务执行完成之后进行校验的目的，如此，可以改善现有技术中仅对金融业务执行过程中进行校验而存在监控效果较差的问题，使得可以及时发现异常的金融业务（相较于用户自己发现），从而便于及时进行相应的处理（如改善监控安全策略或进行资金追回等）。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

图1为本申请实施例提供的金融业务校验平台的应用框图。

图2为本申请实施例提供的基于区块链的金融业务校验方法包括的各步骤的流程示意图。

图标：100-金融业务校验平台；200-区块链金融业务处理系统；300-金融业务请求设备。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例只是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

如图1所示，本申请实施例提供了一种金融业务校验平台100。其中，该金融业务校验平台100通信连接有区块链金融业务处理系统200（可以包括多个区块链节点设备），该区块链金融业务处理系统200通信连接有至少一个金融业务请求设备300。

并且，所述金融业务校验平台100可以包括存储器和处理器。

详细地，所述存储器和处理器之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述存储器中可以存储有至少一个可以以软件或固件（firmware）的形式，存在的软件功能模块。所述处理器可以用于执行所述存储器中存储的可执行的计算机程序，如所述软件功能模块，从而实现本申请实施例（如后文所述）提供的基于区块链的金融业务校验方法。

可选地，所述存储器可以是，但不限于，随机存取存储器（randomaccessmemory，ram），只读存储器（readonlymemory，rom），可编程只读存储器（programmableread-onlymemory，prom），可擦除只读存储器（erasableprogrammableread-onlymemory，eprom），电可擦除只读存储器（electricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom）等。

所述处理器可以是一种通用处理器，包括中央处理器（centralprocessingunit，cpu）、网络处理器（networkprocessor，np）、片上系统(systemonchip，soc)等；还可以是数字信号处理器（dsp）、专用集成电路（asic）、现场可编程门阵列（fpga）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

可以理解的是，在一种具体的应用示例中，所述金融业务校验平台100可以是一种具有数据处理能力的服务器。

结合图2，本申请实施例还提供一种基于区块链的金融业务校验方法，可应用于上述金融业务校验平台100。其中，该基于区块链的金融业务校验方法有关的流程所定义的方法步骤，可以由所述金融业务校验平台100实现。

下面将对图2所示的具体流程，进行详细阐述。

步骤s110，获取所述区块链金融业务处理系统200发送的目标金融业务执行记录信息。

在本实施例中，在需要对已经执行完成的目标金融业务进行校验时，所述金融业务校验平台100可以先获得所述区块链金融业务处理系统200发送的目标金融业务执行记录信息。

其中，所述目标金融业务执行记录信息可以基于目标金融业务请求设备请求所述区块链金融业务处理系统200执行所述目标第一金融业务后形成，且可以通过所述区块链金融业务处理系统200上部署的目标区块链存储。

步骤s120，基于所述目标金融业务执行记录信息确定对应的目标金融业务请求设备，并向该目标金融业务请求设备发送第一请求信息。

在本实施例中，在基于步骤s110获取到所述目标金融业务执行记录信息之后，所述金融业务校验平台100可以先基于该目标金融业务执行记录信息确定对应的目标金融业务请求设备，然后，可以向该目标金融业务请求设备发送生成的第一请求信息。

步骤s130，基于所述金融业务请求行为信息集合中的每一条金融业务请求行为信息确定所述目标第一金融业务是否属于异常业务。

在本实施例中，在基于步骤s120向所述目标金融业务请求设备发送所述第一请求信息之后，所述金融业务校验平台100可以先判断是否获取到所述目标金融业务请求设备基于所述第一请求信息发送的金融业务请求行为信息集合。然后，若获取到所述目标金融业务请求设备基于所述第一请求信息发送的金融业务请求行为信息集合，可以基于该金融业务请求行为信息集合中的每一条金融业务请求行为信息确定所述目标第一金融业务是否属于异常业务。

其中，每一条所述金融业务请求行为信息分别基于所述目标金融业务请求设备请求所述区块链金融业务处理系统200执行金融业务形成。

基于上述方法，可以通过所述金融业务校验平台100基于目标金融业务请求设备的金融业务请求行为信息集合对目标第一金融业务是否属于异常业务进行校验，实现在金融业务执行完成之后进行校验的目的。如此，可以改善现有技术中仅对金融业务执行过程中进行校验而存在监控效果较差的问题，使得可以及时发现异常的金融业务（相较于用户自己发现），从而便于及时进行相应的处理（如改善监控安全策略或进行资金追回等）。

第一方面，对于步骤s110需要说明的是，获取所述目标金融业务执行记录信息的具体方式不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。

例如，在一种可以替代的示例中，步骤s110可以包括子步骤11-子步骤13，具体内容如下所述。

子步骤11，基于预设条件判断是否需要对目标第一金融业务进行检验处理，以确定该目标第一金融业务是否属于异常业务。

在本实施例中，可以先基于预设条件判断是否需要对所述目标第一金融业务（即所述目标金融业务请求设备最近一次执行的第一金融业务，该第一金融业务可以是指基于目标账号进行的金融业务，如转账、支付、查询等）进行校验处理，以确定该目标第一金融业务是否属于异常业务。

其中，判断出需要对所述目标第一金融业务进行所述检验处理时，可以执行子步骤12。

子步骤12，生成第一通知信息，并将该第一通知信息发送给所述区块链金融业务处理系统200。

在本实施例中，在基于子步骤11判断出需要对所述目标第一金融业务进行所述检验处理时，可以先生成第一通知信息，然后，可以将该第一通知信息发送给所述区块链金融业务处理系统200。

子步骤13，获取所述区块链金融业务处理系统200基于所述第一通知信息发送的所述目标金融业务执行记录信息。

在本实施例中，在基于子步骤12向所述区块链金融业务处理系统200发送所述第一通知信息之后，可以获取该区块链金融业务处理系统200基于该第一通知信息发送的目标金融业务执行记录信息，如此，可以得到所述目标金融业务执行记录信息。

可选地，在上述示例中，执行子步骤11以判断是否需要对所述目标第一金融业务进行检验处理的具体方式不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。

例如，在一种可以替代的示例中，子步骤11可以包括以下子步骤：

第一步，可以判断是否接收到所述区块链金融业务处理系统200发送的第二通知信息，其中，该第二通知信息基于该区块链金融业务处理系统200获取到所述目标金融业务请求设备以外的其它金融业务请求设备的校验请求信息生成（也就是说，该其它金融业务请求设备在判断出所述目标第一金融业务可能存在异常时，生成所述第二通知信息并发送给该区块链金融业务处理系统200，使得该区块链金融业务处理系统200将该第二通知信息转发给所述金融业务校验平台100，例如，第一金融业务上一次的请求设备为该其它金融业务请求设备，该第一金融业务本次（即该目标第一金融业务）的请求设备为所述目标金融业务请求设备）。

第二步，可以在接收到所述第二通知信息时，确定需要对所述目标第一金融业务进行检验处理，其中，所述第一通知信息中标识所述目标第一金融业务的信息基于所述第二通知信息得到。

又例如，在另一种可以替代的示例中，子步骤11可以包括以下子步骤：

第一步，可以判断是否接收到所述区块链金融业务处理系统200发送的第二通知信息，其中，该第二通知信息基于该区块链金融业务处理系统200在相邻两次请求执行第一金融业务的金融业务请求设备不同时生成，且后一次请求执行的该第一金融业务为目标金融业务请求设备请求执行的目标第一金融业务，或所述目标金融业务请求设备相邻两次请求执行的金融业务不同时生成，且后一次请求执行的金融业务为目标第一金融业务（也就是说，所述区块链金融业务处理系统200在判断出所述目标第一金融业务可能存在异常时，可以生成所述第二通知信息并发送给金融业务校验平台100）；

第二步，可以在接收到所述第二通知信息时，确定需要对所述目标第一金融业务进行检验处理，其中，所述第一通知信息中标识所述目标第一金融业务的信息基于所述第二通知信息得到。

第二方面，对于步骤s130需要说明的是，确定所述目标第一金融业务是否属于异常业务的具体方式不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。

例如，在一种可以替代的示例中，步骤s130可以包括子步骤31-子步骤37，具体内容如下所述。

子步骤31，将所述金融业务请求行为信息集合中的每一条所述金融业务请求行为信息分别进行解析处理，得到对应的请求行为特征信息。

在本实施例中，在获取到所述金融业务请求行为信息集合之后，可以分别对该金融业务请求行为集合包括多条金融业务请求行为信息中的每一条所述金融业务请求行为分别进行解析处理，如此，可以得到每一条所述金融业务请求行为信息对应的请求行为特征信息（例如，在一种可以替代的示例中，该请求行为特征信息可以为ip地址，即所述目标金融业务请求设备请求执行本次第一金融业务时，使用的ip地址）。

子步骤32，根据所述金融业务请求行为信息集合中的每一条所述金融业务请求行为信息的时间先后顺序和每一条所述金融业务请求行为信息对应的请求行为特征信息，将所述多条金融业务请求行为信息分割为至少一个金融业务请求行为信息子集合。

在本实施例中，在基于子步骤32得到每一条所述金融业务请求行为信息对应的请求行为特征信息。之后，可以根据所述金融业务请求行为信息集合中的每一条所述金融业务请求行为信息的时间先后顺序和每一条所述金融业务请求行为信息对应的请求行为特征信息，将所述多条金融业务请求行为信息分割为至少一个金融业务请求行为信息子集合。

其中，在所述金融业务请求行为信息子集合为多个时，至少有一个金融业务请求行为子集合包括的金融业务请求行为信息为多条，且最多有一个金融业务请求行为子集合包括的金融业务请求行为信息为一条，该条金融业务请求行为信息为所述多条金融业务请求行为信息中基于时间先后顺序的最后以后一条金融业务请求行为信息。

例如，在一种具体的应用示例中，所述金融业务请求行为信息集合包括按照时间先后顺序排列的金融业务请求行为信息a（对应的请求行为特征信息可以为特征信息1）、金融业务请求行为信息b（对应的请求行为特征信息可以为特征信息1）、金融业务请求行为信息c（对应的请求行为特征信息可以为特征信息1）、金融业务请求行为信息d（对应的请求行为特征信息可以为特征信息2）、金融业务请求行为信息e（对应的请求行为特征信息可以为特征信息1）、金融业务请求行为信息f（对应的请求行为特征信息可以为特征信息2）。如此，在当前一条金融业务请求行为信息与前一条金融业务请求行为信息的请求行为特征信息不同时，可以将该当前一条金融业务请求行为信息与在前的未形成金融业务请求行为信息子集合的金融业务请求行为信息，作为一个金融业务请求行为信息子集合。因此，可以得到第一个金融业务请求行为信息子集合，包括金融业务请求行为信息a、金融业务请求行为信息b、金融业务请求行为信息c、金融业务请求行为信息d；还可以得到第二个金融业务请求行为信息子集合，包括金融业务请求行为信息e、金融业务请求行为信息f。

子步骤33，针对每一个所述金融业务请求行为信息子集合，基于对应的请求行为特征信息是否相同对该金融业务请求行为信息子集合中包括的金融业务请求行为信息进行标识处理。

在本实施例中，在基于子步骤32得到至少一个所述金融业务请求行为信息子集合之后，可以针对每一个所述金融业务请求行为信息子集合，对该金融业务请求行为信息子集合中包括的金融业务请求行为信息，按照金融业务请求行为信息对应的请求行为特征信息是否相同，对该金融业务请求行为信息进行标识处理。

子步骤34，针对每一个所述金融业务请求行为信息子集合，基于进行所述标识处理的结果在该金融业务请求行为信息子集合中确定出重复的金融业务请求行为信息。

在本实施例中，在基于子步骤33进行所述标识处理之后，可以针对每一个所述金融业务请求行为信息子集合，基于进行该标识处理的结果在该金融业务请求行为信息子集合中确定出重复的金融业务请求行为信息。

例如，在上述示例中，第一个金融业务请求行为信息子集合包括的金融业务请求行为信息a、金融业务请求行为信息b和金融业务请求行为信息c属于重复的金融业务请求行为信息。

子步骤35，针对每一个所述金融业务请求行为信息子集合，在该金融业务请求行为信息子集合中，获取非重复的金融业务请求行为信息和在时间上与该非重复的金融业务请求行为信息最近的一条重复的金融业务请求行为信息。

在本实施例中，在基于子步骤34确定出重复的金融业务请求行为信息之后，可以针对每一个所述金融业务请求行为信息子集合，在该金融业务请求行为信息子集合中，获取非重复的金融业务请求行为信息和在时间上与该非重复的金融业务请求行为信息最近的一条重复的金融业务请求行为信息（例如，在上述的示例中，针对第一个金融业务请求行为信息子集合，可以获取到金融业务请求行为信息c和金融业务请求行为信息d）。

子步骤36，基于获取的所述非重复的金融业务请求行为信息和所述重复的金融业务请求行为信息，按照时间先后顺序，形成金融业务请求行为信息序列。

在本实施例中，在基于子步骤35获取到每一个所述金融业务请求行为信息子集合的非重复的金融业务请求行为信息和在时间上与该非重复的金融业务请求行为信息最近的一条重复的金融业务请求行为信息之后，可以按照时间先后顺序，基于获取的所述非重复的金融业务请求行为信息和所述重复的金融业务请求行为信息形成金融业务请求行为信息序列。

例如，在上述示例中，针对第一个金融业务请求行为信息子集合，可以形成一个信息序列，为金融业务请求行为信息c、金融业务请求行为信息d；针对第二个金融业务请求行为信息子集合，可以形成另一个信息序列，为金融业务请求行为信息e、金融业务请求行为信息f。

如此，可以得到金融业务请求行为信息序列，为金融业务请求行为信息c、金融业务请求行为信息d、金融业务请求行为信息e、金融业务请求行为信息f。基于此，可以使得后续的数据处理量（如相似度比较处理）较低，且也能保障具有较高的可靠性（如避免重复的金融业务请求行为信息对整体比较结果的干扰，多次重复的金融业务请求行为信息对应的第一金融业务一般都为非异常业务）。

子步骤37，将所述金融业务请求行为信息序列与预先生成的目标行为信息序列进行相似度比较处理，并基于比较处理结果确定所述目标第一金融业务是否属于异常业务。

在本实施例中，在基于子步骤36形成所述金融业务请求行为信息序列之后，可以将该金融业务请求行为信息序列与预先生成的目标行为信息序列进行相似度比较处理，然后，可以基于该比较处理结果确定所述目标第一金融业务是否属于异常业务。

可选地，在上述示例中，基于子步骤37进行相似度比较处理的具体方式不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。

例如，在一种可以替代的示例中，为了提高判断是否属于异常业务的准确性，子步骤37可以包括以下子步骤：

第一步，可以从目标数据库（既可以是所述金融业务校验平台100的本地数据库，也可以是该金融业务校验平台100的远端数据库）中获取至少一条第一目标行为信息序列和至少一条第二目标行为信息序列，其中，每一条所述第一目标行为信息序列基于一个金融业务请求设备请求执行至少一次金融业务形成，且该至少一次金融业务中存在至少一次执行的金融业务属于异常业务（即用于确定所述目标第一金融业务属于异常业务的概率），每一条所述第二目标行为信息序列基于一个金融业务请求设备请求执行至少一次金融业务形成，且该至少一次金融业务中每一次执行的金融业务都不属于异常业务（即用于确定所述目标第一金融业务不属于异常业务的概率）；

第二步，将所述金融业务请求行为信息序列按照预设的第一信息数量和第二信息数量进行信息采集，得到多个序列子集合，其中，每一个所述序列子集合包括的金融业务请求行为信息的数量为所述第一信息数量（每一条所述第一目标行为信息序列包括的金融业务请求行为信息的数量也为该第一信息数量，每一条所述第二目标行为信息序列包括的金融业务请求行为信息的数量也为该第一信息数量），且相邻两个所述序列子集合中，前一个所述序列子集合的第一条金融业务请求行为信息与后一个所述序列子集合的第一条金融业务请求行为信息之间，间隔的第一金融业务请求行为信息的数量为所述第二信息数量（例如，在上述示例的基础上，针对金融业务请求行为信息序列“金融业务请求行为信息c、金融业务请求行为信息d、金融业务请求行为信息e、金融业务请求行为信息f”，若所述第一信息数量为3、所述第二信息数量为0，如此，可以得到两个序列子集合，分别为“金融业务请求行为信息c、金融业务请求行为信息d、金融业务请求行为信息e”和“金融业务请求行为信息d、金融业务请求行为信息e、金融业务请求行为信息f”）；

第三步，针对每一个所述序列子集合，获取该序列子集合包括的每一条金融业务请求行为信息对应的请求行为特征信息；

第四步，针对每一个所述序列子集合，基于该序列子集合对应的请求行为特征信息形成特征信息序列，得到多个特征信息序列（例如，在上述示例的基础上，针对得到的两个序列子集合，可以形成两个特征信息序列，分别为“特征信息1、特征信息2、特征信息1”和“特征信息2、特征信息1、特征信息2”）；

第五步，针对每一个所述特征信息序列，将该特征信息序列与每一条所述第一目标行为信息序列进行相似度计算得到至少一个第一相似度、将该特征信息序列与每一条所述第二目标行为信息序列进行相似度计算得到至少一个第二相似度；

第六步，针对每一个所述特征信息序列，确定该特征信息序列对应的目标第一相似度和目标第二相似度，其中，该目标第一相似度为该特征信息序列对应的至少一个第一相似度中最大的一个第一相似度，该目标第二相似度为该特征信息序列对应的至少一个第二相似度中最大的一个第二相似度；

第七步，针对每一个所述特征信息序列，将该特征信息序列对应的目标第一相似度和目标第二相似度中较大的一个，作为该特征信息序列的目标相似度；

第八步，确定所述多个特征信息序列对应的多个目标相似度中，属于所述目标第一相似度的第一数量和所述属于目标第二相似度的第二数量；

第九步，若所述第一数量大于或等于所述第二数量，则确定所述目标第一金融业务属于异常业务（在其它示例中，该第一数量与该第二数量的比值小于预设值，如2/3，则确定所述目标第一金融业务属于异常业务）；

第十步，若所述第一数量小于所述第二数量，则确定所述目标第一金融业务不属于异常业务（在其它示例中，该第一数量与该第二数量的比值小于预设值，如2/3，则确定所述目标第一金融业务属于异常业务）。

又例如，在另一种可以替代的示例中，为了提高判断是否属于异常业务的便利性，子步骤37可以包括以下子步骤：

第一步，生成设备确认信息，并将该设备确认信息发送给所述区块链金融业务处理系统200，其中，该区块链金融业务处理系统200用于基于该设备确认信息返回第一设备标识信息，该第一设备标识信息对应的关联金融业务请求设备(该关联金融业务请求设备至少为一个)至少一次请求该区块链金融业务处理系统200执行第一金融业务；

第二步，若获取到所述第一设备标识信息，则向该第一设备标识信息对应的每一个所述关联金融业务请求设备发送序列请求信息，其中，该关联金融业务请求设备用于基于该序列请求信息返回目标行为信息序列，该目标行为信息序列基于该关联金融业务请求设备请求所述区块链金融业务处理系统200执行至少一次金融业务形成；

第三步，获取每一个所述关联金融业务请求设备发送的所述目标行为信息序列，得到至少一条目标行为信息序列；

第四步，将所述金融业务请求行为信息序列与每一条所述目标行为信息序列进行相似度计算处理，得到至少一个关联设备相似度；

第五步，判断所述至少一个关联设备相似度中，大于预设相似度的关联设备相似度的占比是否大于预设比例；

第六步，若大于所述预设相似度的关联设备相似度的占比，大于所述预设比例，则确定所述目标第一金融业务不属于异常业务（反之，可以确定该目标第一金融业务属于异常业务）。

在上述示例中，针对第四步进行相似度计算处理的具体方式可以为：

首先，可以将所述金融业务请求行为信息序列和每一条所述目标行为信息序列按照预设的第一信息数量和第二信息数量进行信息采集，得到多个序列子集合（包括金融业务请求行为信息序列对应的多个请求序列子集合和目标行为信息序列对应的多个目标序列子集合），其中，每一个所述序列子集合包括的金融业务请求行为信息的数量为所述第一信息数量，且相邻两个所述序列子集合中，前一个所述序列子集合的第一条金融业务请求行为信息与后一个所述序列子集合的第一条金融业务请求行为信息之间，间隔的第一金融业务请求行为信息的数量为所述第二信息数量；

其次，针对每一个所述序列子集合，获取该序列子集合包括的每一条金融业务请求行为信息对应的请求行为特征信息；

然后，针对每一个所述序列子集合，基于该序列子集合对应的请求行为特征信息形成特征信息序列，得到多个特征信息序列（包括多个请求序列子集合对应的多个请求特征信息序列和多个目标序列子集合对应的多个目标特征信息序列）；

最后，针对每一个所述请求特征信息序列，将该请求特征信息序列与每一个所述目标特征信息序列分别计算相似度，如此，可以将一条所述目标行为信息序列对应的多个目标特征信息序列与每一个所述请求特征信息序列之间的多个相似度的平均值，作为该条目标行为信息序列与所述金融业务请求行为信息序列之间的关联设备相似度。

再例如，在另一种可以替代的示例中，子步骤37可以包括以下子步骤：

第一步，获取请求执行所述第一金融业务次数最多的金融业务请求设备发送的目标行为信息序列；

第二步，获取所述目标行为信息序列中每一条金融业务请求行为信息对应的请求行为特征信息，形成目标特征信息序列；

第三步，获取所述金融业务请求行为信息序列中每一条金融业务请求行为信息对应的请求行为特征信息，形成请求特征信息序列；

第四步，基于所述请求行为特征信息包括的一个维度的特征信息（如ip地址），计算所述目标特征信息序列与所述请求特征信息序列之间的第一相似度；

第五步，判断所述第一相似度是否大于第一预设值；

第六步，若所述第一相似度大于所述第一预设值，可以基于所述请求行为特征信息包括的多个维度的特征信息（如ip地址、每相邻两条金融业务请求行为信息的请求时间之间的差值等），计算所述目标特征信息序列与所述请求特征信息序列之间的第二相似度；

第七步，判断所述第二相似度是否大于所述第二预设值（该第二预设值可以小于所述第一预设值）；

第八步，若所述第二相似度大于所述第二预设值，可以确定所述目标第一金融业务不属于异常业务。

进一步地，在上述示例的基础上，考虑到执行步骤s120之后，可以会不能获取获取到所述金融业务请求行为信息集合，如此，为了使得也能给对所述目标第一金融业务是否属于异常业务进行有效地校验，所述基于区块链的金融业务校验方法还可以包括以下步骤。

第一步，若所述金融业务校验平台100未获取到所述目标金融业务请求设备基于所述第一请求信息发送的金融业务请求行为信息集合（经本申请的发明人的研究发现，此情下，实际上具有较大可能性说明所述目标第一金融业务属于异常业务，使得对应的目标金融业务请求设备的用户不愿意通过该目标金融业务请求设备发送所述金融业务请求行为信息集合，因而，可以进行进一步的判断），可以生成第二请求信息。

第二步，所述金融业务校验平台100可以将所述第二请求信息发送给所述目标金融业务请求设备，并在发送所述第二请求信息之后（发送完成的同时），进行第一计时处理。

第三步，若所述金融业务校验平台100进行所述第一计时处理得到的第一计时时长大于第一预设时长，且在该第一计时时长内未获取到所述目标金融业务请求设备基于所述第二请求信息发送的金融业务请求行为信息集合，则进行第二计时处理。

第四步，所述金融业务校验平台100在进行所述第二计时处理的过程中，若获取到所述目标金融业务请求设备基于所述第二请求信息发送的金融业务请求行为信息集合，且未获取到目标信息，可以抛弃该金融业务请求行为信息集合（因已经经过所述第一预设时长，即具备了伪造信息的可能性，说明该金融业务请求行为信息集合的可信度较低，因而，可以予以抛弃）。

第五步，所述金融业务校验平台100可以判断进行所述第二计时处理得到的第二计时时长是否大于第二预设时长，其中，该第二预设时长大于所述第一预设时长。

第六步，若所述第二计时时长大于所述第二预设时长，所述金融业务校验平台100可以判定所述目标第一金融业务属于异常业务。

其中，基于所述目标信息的具体内容不同，所述基于区块链的金融业务校验方法还可以包括不同的步骤，以获取该目标信息。

例如，在一种可以替代的示例中，为了提高判断所述目标第一金融业务是否属于异常业务的准确度，所述基于区块链的金融业务校验方法还可以包括以下步骤，具体内容如下所述。

第一步，所述金融业务校验平台100可以在开始进行所述第二计时处理时，向所述区块链金融业务处理系统200发送第三请求信息，其中，该区块链金融业务处理系统200用于基于该第三请求信息生成第二设备标识信息，该第二设备标识信息用于表征请求执行第一金融业务的次数最多的金融业务请求设备（表明该金融业务请求设备对于所述第一金融业务的可信度最高）。

第二步，所述金融业务校验平台100可以获取所述区块链金融业务处理系统200发送的所述第二设备标识信息，并基于该第二设备标识信息确定对应的金融业务请求设备。

第三步，所述金融业务校验平台100可以向确定出的所述金融业务请求设备发送第四请求信息，其中，该金融业务请求设备用于在基于该第四请求信息中携带的所述目标第一金融业务的信息确定该目标第一金融业务不属于异常业务时生成所述目标信息（例如，可以向该金融业务请求设备的用户显示验证信息，以通过该用户对该目标第一金融业务进行校验）。

第四步，所述金融业务校验平台100可以获取确定出的所述金融业务请求设备发送的所述目标信息（如此，在获取到该目标信息之后，所述金融业务校验平台100可以判定所述目标第一金融业务不属于异常业务），如此，可以得到所述目标信息。

综上所述，本申请提供的基于区块链的金融业务校验方法和金融业务校验平台100，通过金融业务校验平台100基于目标金融业务请求设备的金融业务请求行为信息集合对目标第一金融业务是否属于异常业务进行校验，可以实现在金融业务执行完成之后进行校验的目的，如此，可以改善现有技术中仅对金融业务执行过程中进行校验而存在监控效果较差的问题，使得可以及时发现异常的金融业务（相较于用户自己发现），从而便于及时进行相应的处理（如改善监控安全策略或进行资金追回等）。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。