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湖南丛茂科技有限公司肖奇获国家专利权

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龙图腾网获悉湖南丛茂科技有限公司申请的专利一种基于跨模态行为一致性检验的反诈预警方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN121644228B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202610121964.4,技术领域涉及:H04L9/40;该发明授权一种基于跨模态行为一致性检验的反诈预警方法及系统是由肖奇;张钦伟;夏守春;连颖;谭易龙;刘彩云;周瑶设计研发完成,并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于跨模态行为一致性检验的反诈预警方法及系统在说明书摘要公布了:本发明属于网络信息安全技术领域,具体为一种基于跨模态行为一致性检验的反诈预警方法及系统,方法包括:采集用户跨模态行为序列,提取其语义表示;构建跨模态行为一致性检验模型,量化任意两个行为模态在时序上的跨模态行为一致性概率;基于跨模态行为一致性概率矩阵,构建用户行为关联网络;在此网络上,采用兼顾节点属性与边权重的深度图聚类算法,识别潜在欺诈行为簇;针对每个行为簇,提取其跨模态一致性违反模式,并映射为风险元事件;基于风险元事件间的时序与逻辑关系,构建动态风险传播图谱,识别风险源头、传播路径及当前威胁等级;根据图谱分析结果,生成可解释的早期分级预警。本发明实现了对新型协同欺诈的早期发现和精准打击。

本发明授权一种基于跨模态行为一致性检验的反诈预警方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于跨模态行为一致性检验的反诈预警方法,其特征在于,包括: S1,实时采集目标用户群体的多模态行为时序数据,多模态包括交易模态、设备模态、社交模态及位置模态; S2,对每个模态的行为时序数据进行语义增强编码,获得每个行为实例的跨模态可对齐的语义特征向量; S3,构建跨模态行为一致性检验模型,基于单个用户的语义特征向量,计算任意两个不同模态的行为实例在相同时间窗内发生的跨模态行为一致性概率;其中,所述跨模态行为一致性检验模型具体包括: 构建一个以多层感知机为核心的一致性判别器,所述一致性判别器的输入向量由以下部分拼接构成: a第一行为实例Mi的语义特征向量fi,模态为A; b第二行为实例Mj的语义特征向量fj,模态为B; c归一化的时间差特征Δtnorm,其值为两行为实例发生时间差除以预设最大时间窗长度; d模态对基线向量CtA,B,其为历史正常行为数据中,与当前时间窗t所属的预设时段类型内,所有用户产生的模态A行为特征向量fA与模态B行为特征向量fB的拼接向量[fA;fB]的均值向量; 将所述输入向量输入所述多层感知机,所述多层感知机的输出层采用Sigmoid激活函数,输出值为所述跨模态行为一致性概率PMi,Mj|t; S4,基于目标用户群体所有用户在所有时间窗内的跨模态行为一致性概率,构建用户-行为-时间的三维跨模态行为一致性概率矩阵,并生成带权重的动态用户行为关联网络;所述生成带权重的动态用户行为关联网络,具体包括: 将用户作为一级节点,将同一时间窗内发生的、属于不同模态的行为实例作为二级节点; 若两个用户在同一时间窗内,分别产生的行为实例之间的跨模态行为一致性概率低于第一阈值θ1,则在两个用户节点之间建立连边,边权重为该时间窗内所有相应跨模态行为一致性概率的均值; 若单个用户自身产生的不同模态行为实例之间的跨模态行为一致性概率低于第二阈值θ2,则在该用户节点与自身对应的行为实例节点之间建立标识为违反的连边; S5,采用基于图神经网络的深度聚类算法,对所述动态用户行为关联网络进行聚类分析,识别出具有异常跨模态一致性模式的潜在风险行为簇; S6,对每个所述潜在风险行为簇,提取跨模态一致性违反模式,并抽象为可复用的风险元事件;具体包括: 统计风险行为簇内出现的低跨模态行为一致性概率模态对; 提取导致低跨模态行为一致性概率的特征差异维度; 将低跨模态行为一致性概率模态对和特征差异维度组合形式化为[Ma,Mb,Dimk,Divergence]结构的三元组,作为风险元事件; 其中,Ma、Mb为不同模态,Dimk为特征维度,Divergence为差异度量值; S7,基于风险元事件之间的时序关联与因果推理,构建并实时更新一个动态风险传播图谱; S8,根据所述动态风险传播图谱的分析结果,生成包含风险成因解释的分级预警指令。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人湖南丛茂科技有限公司,其通讯地址为:410006 湖南省长沙市岳麓区岳麓山大学科技城岳麓街道潇湘中路328号麓枫和苑33栋(5G加速港)9楼901房;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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