本文针对去中心化金融（DeFi）稳定币智能合约的安全防护问题展开研究。稳定币作为连接加密货币市场与传统金融桥梁的关键基础设施，其运行高度依赖智能合约的自动化操作，而部署后不可篡改的特性使得安全漏洞一旦被利用，将导致不可逆的巨大经济损失，并可能触发系统性金融风险。现有研究面临缺乏领域针对性以及静态防御模型过时等挑战。为此，论文系统分析了稳定币环境中常见的攻击向量，并提出一种实用的实时动态防御架构。通过复盘12个真实安全事件，作者揭示了重入攻击、预言机操纵、组合闪电贷攻击等高危模式的内在机制。同时，基于多维链上时间特征和Bi-LSTM（双向长短期记忆网络）算法，构建了实时异常检测模型。实验结果表明，该模型分类准确率达到96.61%，对恶意攻击样本的平均召回率为97.70%，单次推理延迟仅为1.5至2.8毫秒，展现出良好的实时性与检测性能。该研究为DeFi稳定币安全提供了动态防御的新思路，适合智能合约安全研究者、DeFi协议开发者以及链上监控系统设计者阅读。