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龙图腾网获悉联通视频科技有限公司申请的专利基于多源异构信令融合的直播流盗链实时溯源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：CN121644838B 。

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：202610153420.6，技术领域涉及：H04N21/2187；该发明授权基于多源异构信令融合的直播流盗链实时溯源方法及系统是由林琳;甄林;王博;张书博;闫朔设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源异构信令融合的直播流盗链实时溯源方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多源异构信令融合的直播流盗链实时溯源方法及系统，方法包括多源异构信令采集、多源异构信令特征提取、盗链适配损耗函数构建、盗链溯源模型设计、参数动态优化和直播流盗链实时溯源判定。本发明属于数据处理领域，具体是指基于多源异构信令融合的直播流盗链实时溯源方法及系统，本方案基于弧切算式幂次型回落特性构建盗链适配损耗函数，适配多信令模态噪声波动；嵌入风险概率位点逆序惩罚项，有效提升直播流盗链实时溯源可靠性；构建全流程防控体系：设计逆序率驱动的参数动态优化策略，动态适配数据波动，建立结构‑梯度双维度逆序控制机制，从模型结构设计到参数梯度优化全链路规避逆序风险，显著提升盗链溯源效果。

本发明授权基于多源异构信令融合的直播流盗链实时溯源方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源异构信令融合的直播流盗链实时溯源方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：多源异构信令采集，获取历史多信令模态数据，并进行预处理，得到多源异构信令集； 步骤S2：多源异构信令特征提取，对多源异构信令集进行特征提取并进行加权融合； 步骤S3：盗链适配损耗函数构建，基于融合特征计算预测误差，定义盗链适配损耗函数，叠加风险概率位点逆序惩罚项得到总损失函数； 步骤S4：盗链溯源模型设计，基于多源异构信令集和总损失函数，设计自注意力特征增强-多概率位点并行预测的盗链溯源模型； 步骤S5：参数动态优化，基于风险概率位点逆序率动态调整单步参数更新幅度，优化模型参数； 步骤S6：直播流盗链实时溯源判定，约束控制风险等级逆序，建立盗链溯源模型，并进行直播流盗链实时溯源判定； 在步骤S2中，所述多源异构信令特征提取包括： 多源信令特征加权融合，将异构特征映射到统一特征空间，实现多源信令特征加权融合，表示为：；其中，是多源信令融合特征向量；、和是三种信令模态的融合权重矩阵；b是融合偏置向量；、和分别是网络行为深度特征向量、流信令语义特征向量和设备指纹量化特征向量； 在步骤S3中，所述盗链适配损耗函数构建具体包括： 定义盗链风险预测误差，基于多源信令融合特征计算模型预测的盗链风险值与真实标签的误差，表示为：；其中，y是盗链行为真实标签，1表示盗链，0表示正常；是模型基于融合特征的盗链风险预测值；u是预测误差； 盗链适配损耗函数定义，利用弧切算式的幂次型递减属性，结合信令适配系数构建损耗函数，构建全域可导的盗链适配损耗函数；盗链适配损耗函数表示为：；其中，是盗链适配损耗函数；是目标风险概率分位点；s是柔化参量；是信令适配系数； 风险等级逆序惩罚项设计，将逆序惩罚项嵌入总损失函数，表示为：；其中，是第i个样本的逆序惩罚值；M是风险概率位点数量，m是风险概率位点索引；和分别是第i个样本第m个风险概率位点和第m+1个风险概率位点的预测值； 总损失函数构建，融合盗链适配损耗与逆序惩罚项，构建总损失函数，表示为：；其中，N是当前训练批次的样本数量；是正则化强度系数，基于信令特征维度占比加权计算，；其中，是基础惩罚强度；和分别是第f类信令的特征维度占比和特征向量维度； 在步骤S4中，所述盗链溯源模型设计具体包括： 特征增强单元设计，引入自注意力机制，自动筛选融合特征中与盗链行为强相关的关键信息，特征增强公式表示为：；其中，是增强后的盗链特征向量；是自注意力特征增强操作；、和分别是注意力机制的查询、键、值矩阵；是键矩阵的维度，用于注意力分数的尺度归一化； 多概率位点并行预测单元设计，基于增强特征构建深度全连接网络，实现多置信度盗链风险值的并行输出，模型预测公式表示为：；其中，和分别是隐藏层的权重矩阵和偏置向量；和为输出层的权重矩阵和偏置向量；是ReLU激活函数。

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