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          宜賓數(shù)鏈智能科技有限公司侯付東獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉宜賓數(shù)鏈智能科技有限公司申請的專利基于信息化數(shù)據(jù)處理的備付金安全防御方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN120410539B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(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?zhí)?專利號為:202510905792.5,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06Q20/40;該發(fā)明授權(quán)基于信息化數(shù)據(jù)處理的備付金安全防御方法及系統(tǒng)是由侯付東;李春暉設(shè)計研發(fā)完成,并于2025-07-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          基于信息化數(shù)據(jù)處理的備付金安全防御方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本發(fā)明的基于信息化數(shù)據(jù)處理的備付金安全防御方法及系統(tǒng),方法包括:S1:實(shí)時接收多源異構(gòu)數(shù)據(jù)流,并對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)流進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化、關(guān)聯(lián)分析與語義理解處理,融合生成統(tǒng)一風(fēng)險數(shù)據(jù)信號;S2:基于統(tǒng)一風(fēng)險數(shù)據(jù)信號,應(yīng)用圖計算技術(shù)構(gòu)建動態(tài)更新的備付金風(fēng)險畫像信號;S3:將統(tǒng)一風(fēng)險數(shù)據(jù)信號和備付金風(fēng)險畫像信號輸入預(yù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行實(shí)時分析,生成針對特定備付金賬戶的實(shí)時風(fēng)險評分信號;S4:根據(jù)預(yù)設(shè)的風(fēng)險評分閾值規(guī)則庫,將實(shí)時風(fēng)險評分信號與相應(yīng)閾值進(jìn)行匹配。本發(fā)明的基于信息化數(shù)據(jù)處理的備付金安全防御方法及系統(tǒng)可以解決備付金挪用風(fēng)險識別滯后與防御響應(yīng)效率低下的問題。

          本發(fā)明授權(quán)基于信息化數(shù)據(jù)處理的備付金安全防御方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了:1.基于信息化數(shù)據(jù)處理的備付金安全防御方法,其特征在于,包括: S1:實(shí)時接收多源異構(gòu)數(shù)據(jù)流,并對所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)流進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化、關(guān)聯(lián)分析與語義理解處理,融合生成表征備付金狀態(tài)、資金流向、關(guān)聯(lián)方行為及潛在風(fēng)險點(diǎn)的統(tǒng)一風(fēng)險數(shù)據(jù)信號; S2:基于所述統(tǒng)一風(fēng)險數(shù)據(jù)信號,應(yīng)用圖計算技術(shù)構(gòu)建動態(tài)更新的備付金風(fēng)險畫像信號,所述風(fēng)險畫像信號包含資金網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系與實(shí)時風(fēng)險特征; S3:將所述統(tǒng)一風(fēng)險數(shù)據(jù)信號和所述備付金風(fēng)險畫像信號輸入預(yù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行實(shí)時分析,所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型基于歷史風(fēng)險模式與無監(jiān)督異常檢測識別備付金異常流動特征與挪用風(fēng)險特征,生成針對特定備付金賬戶的實(shí)時風(fēng)險評分信號;在步驟S3中,所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型包含并聯(lián)運(yùn)作的時序模式識別模塊與關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析模塊:時序模式識別模塊對統(tǒng)一風(fēng)險數(shù)據(jù)信號中的資金余額波動信號進(jìn)行卷積特征提取,識別周期性挪用特征波形;關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析模塊接收風(fēng)險畫像信號中的子圖聚類系數(shù)信號,通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)異常資金聚合模式;兩模塊輸出特征向量經(jīng)融合層加權(quán)后,生成基于多維風(fēng)險貢獻(xiàn)度的實(shí)時風(fēng)險評分信號; S4:根據(jù)預(yù)設(shè)的風(fēng)險評分閾值規(guī)則庫,將所述實(shí)時風(fēng)險評分信號與相應(yīng)閾值進(jìn)行匹配,自動觸發(fā)并執(zhí)行與風(fēng)險等級對應(yīng)的防御響應(yīng)操作信號;所述防御響應(yīng)操作信號包括生成風(fēng)險預(yù)警信號、觸發(fā)交易復(fù)核信號、執(zhí)行資金劃付延遲信號、實(shí)施賬戶臨時凍結(jié)信號。

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