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龙图腾网获悉成都数之星科技有限公司申请的专利基于大数据的网络安全管理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：CN120181987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510645884.4，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权基于大数据的网络安全管理系统是由李其恩;徐梓铭;任志涛设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的网络安全管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全管理技术领域，具体地说，涉及基于大数据的网络安全管理系统，其包括数据采集整合单元、动态阈值设定单元、模糊综合评价单元、机器学习优化单元和控制单元，本发明中数据采集整合单元采集多源数据并清洗，采集流程具备智能特性且采用区块链缓存数据，动态阈值设定单元针对不同网络犯罪类型，结合隐马尔科夫模型、核密度估计与强化学习算法构建模型调整阈值，模糊综合评价单元运用模糊数学算法确定隶属度函数、分配权重，计算账户综合风险评分，机器学习优化单元利用历史数据训练并更新模型，助力涉案账户判定，有效解决传统账户风险评估因固定阈值带来的漏判和误判问题，提升了网络犯罪账户风险评估的准确性。

本发明授权基于大数据的网络安全管理系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的网络安全管理系统，其特征在于，包括以下单元： 数据采集整合单元（1）用于从多数据源采集网络犯罪数据，并利用DATAX多源异构数据清洗技术对网络犯罪数据进行处理，获取其资金流转特征； 动态阈值设定单元（2）根据资金流转特征构建动态阈值计算模型，并根据网络犯罪数据的交易频次、涉案金额以及交易时间动态调整阈值，其中，所述动态阈值设定单元（2）构建动态阈值计算模型时： 引入隐马尔科夫模型对网络犯罪数据中的资金流转隐藏状态进行挖掘，并构建资金流转隐藏状态模型，再通过算法训练资金流转隐藏状态模型参数； 结合基于核密度估计的非参数统计方法从网络犯罪历史交易数据中计算不同隐藏状态下资金交易频次、涉案金额以及交易时间的概率密度分布，以此为基础设定动态阈值计算模型的初始阈值范围； 同时利用强化学习算法中的Q学习算法优化动态阈值计算模型的阈值调整策略，将准确预警率作为奖励信号动态调整阈值； 所述动态阈值设定单元（2）在依据实时数据动态调整阈值的过程中： 采用基于小波变换的时频分析技术对网络犯罪的资金交易流数据进行多尺度分解，获取交易频次以及涉案金额，将交易频次以及涉案金额分解到不同的频率子带，捕捉交易数据中的短期突变与长期趋势，并针对不同的频率子带设计差异化阈值调整规则； 模糊综合评价单元（3）引入模糊数学算法确定网络犯罪数据的隶属度函数，并分别对交易频次、金额集中度以及账户关联性分配权重，通过模糊变换计算网络犯罪数据账户综合风险评分，将综合风险评分与设定风险阈值比较，并根据比较结果确定风险账户； 机器学习优化单元（4）利用历史案件数据构建网络犯罪训练数据集，并选择神经网络算法对网络犯罪训练数据集进行训练，建立资金穿透阈值判定模型，再定期使用新案件数据更新训练集，最后通过控制单元（5）判定风险账户中的涉案账户。

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