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龍圖騰網(wǎng)獲悉安徽科大國創(chuàng)慧聯(lián)運(yùn)科技有限公司申請(qǐng)的專利一種ETC欺詐檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120493249B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510942929.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/56；該發(fā)明授權(quán)一種ETC欺詐檢測方法是由李三燕;金柳;孔建夫;桑永程;余秋甫;許賀設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-09向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種ETC欺詐檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出一種ETC欺詐檢測方法，包括如下步驟：采集多源數(shù)據(jù)并構(gòu)建異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)；通過雙向圖傳播分析方法從異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中動(dòng)態(tài)篩選高風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)拓?fù)洌煌ㄟ^神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成行為特征向量，并基于屬性相似度加權(quán)鄰域聚合與時(shí)空軌跡融合對(duì)行為特征向量進(jìn)行優(yōu)化，以獲得優(yōu)化特征向量；融合靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)值、動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)值與拓?fù)滹L(fēng)險(xiǎn)值生成復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，并根據(jù)復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)觸發(fā)分級(jí)響應(yīng)機(jī)制；輸出包含多維評(píng)分矩陣及關(guān)聯(lián)拓?fù)渥C據(jù)鏈的欺詐判定結(jié)果。本發(fā)明攻克ETC欺詐檢測中多實(shí)體關(guān)聯(lián)分析、動(dòng)態(tài)模式適應(yīng)與證據(jù)鏈構(gòu)建的技術(shù)瓶頸，欺詐檢測覆蓋率高，同時(shí)保障正常通行效率，具有顯著的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用價(jià)值。

本發(fā)明授權(quán)一種ETC欺詐檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種ETC欺詐檢測方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、采集多源數(shù)據(jù)并構(gòu)建異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)； S2、通過雙向圖傳播分析方法從異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中動(dòng)態(tài)篩選高風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)拓?fù)洌?S3、對(duì)篩選出的高風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)拓?fù)渫ㄟ^神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成行為特征向量，并基于屬性相似度加權(quán)鄰域聚合與時(shí)空軌跡融合對(duì)行為特征向量進(jìn)行優(yōu)化，以獲得優(yōu)化特征向量； S4、從優(yōu)化特征向量中提取靜態(tài)特征、動(dòng)態(tài)特征以及拓?fù)涮卣鳎伸o態(tài)風(fēng)險(xiǎn)值、動(dòng)態(tài)行為值以及拓?fù)滹L(fēng)險(xiǎn)值，融合靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)值、動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)值與拓?fù)滹L(fēng)險(xiǎn)值生成復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，并根據(jù)復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)觸發(fā)分級(jí)響應(yīng)機(jī)制； S5、輸出包含多維評(píng)分矩陣及關(guān)聯(lián)拓?fù)渥C據(jù)鏈的欺詐判定結(jié)果； 其中，步驟S3具體包括：S31、從異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中提取多維度原始特征；S32、將多維度原始特征輸入屬性相似度加權(quán)的鄰域聚合模塊，并多層級(jí)鄰域范圍內(nèi)進(jìn)行權(quán)重調(diào)節(jié)傳播，并輸出包含用戶-車輛-設(shè)備跨實(shí)體關(guān)聯(lián)特性的中間特征向量；S33、將中間特征向量輸入圖卷積模塊，沿交易關(guān)聯(lián)邊執(zhí)行空間卷積操作，通過多層圖卷積迭代分析，輸出反映風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)傳播模式的高階特征向量；S34、將高階特征向量輸入動(dòng)態(tài)軌跡生成模塊，執(zhí)行時(shí)序空間融合，將時(shí)序累積特征與空間分布特征進(jìn)行多維拼接，生成融合動(dòng)態(tài)行為模式的時(shí)空特征向量；S35、以正常交易節(jié)點(diǎn)的身份認(rèn)證強(qiáng)度、維保周期、時(shí)空分布特征構(gòu)建正樣本對(duì)，通過約束同類特征相似度與異類特征距離，輸出具有欺詐模式判別力的優(yōu)化特征向量。

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