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龙图腾网获悉宜宾数链智能科技有限公司申请的专利基于信息化数据处理的备付金安全防御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：CN120410539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510905792.5，技术领域涉及：G06Q20/40；该发明授权基于信息化数据处理的备付金安全防御方法及系统是由侯付东;李春晖设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信息化数据处理的备付金安全防御方法及系统在说明书摘要公布了：本发明的基于信息化数据处理的备付金安全防御方法及系统，方法包括：S1：实时接收多源异构数据流，并对多源异构数据流进行清洗、标准化、关联分析与语义理解处理，融合生成统一风险数据信号；S2:基于统一风险数据信号，应用图计算技术构建动态更新的备付金风险画像信号；S3：将统一风险数据信号和备付金风险画像信号输入预训练的机器学习模型进行实时分析，生成针对特定备付金账户的实时风险评分信号；S4:根据预设的风险评分阈值规则库，将实时风险评分信号与相应阈值进行匹配。本发明的基于信息化数据处理的备付金安全防御方法及系统可以解决备付金挪用风险识别滞后与防御响应效率低下的问题。

本发明授权基于信息化数据处理的备付金安全防御方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于信息化数据处理的备付金安全防御方法，其特征在于，包括： S1：实时接收多源异构数据流，并对所述多源异构数据流进行清洗、标准化、关联分析与语义理解处理，融合生成表征备付金状态、资金流向、关联方行为及潜在风险点的统一风险数据信号； S2:基于所述统一风险数据信号，应用图计算技术构建动态更新的备付金风险画像信号，所述风险画像信号包含资金网络拓扑关系与实时风险特征； S3：将所述统一风险数据信号和所述备付金风险画像信号输入预训练的机器学习模型进行实时分析，所述机器学习模型基于历史风险模式与无监督异常检测识别备付金异常流动特征与挪用风险特征，生成针对特定备付金账户的实时风险评分信号；在步骤S3中，所述机器学习模型包含并联运作的时序模式识别模块与关系网络分析模块：时序模式识别模块对统一风险数据信号中的资金余额波动信号进行卷积特征提取，识别周期性挪用特征波形；关系网络分析模块接收风险画像信号中的子图聚类系数信号，通过图神经网络学习异常资金聚合模式；两模块输出特征向量经融合层加权后，生成基于多维风险贡献度的实时风险评分信号； S4:根据预设的风险评分阈值规则库，将所述实时风险评分信号与相应阈值进行匹配，自动触发并执行与风险等级对应的防御响应操作信号；所述防御响应操作信号包括生成风险预警信号、触发交易复核信号、执行资金划付延迟信号、实施账户临时冻结信号。

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