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龙图腾网获悉广州市溢信科技股份有限公司申请的专利预测企业内人员异常行为筛选方法、系统、设备及介质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：CN119578663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202510067984.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权预测企业内人员异常行为筛选方法、系统、设备及介质是由钟子朋设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本预测企业内人员异常行为筛选方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及异常行为检测技术领域，特别涉及预测企业内人员异常行为筛选方法、系统、设备及介质。本发明针对企业内员工大量使用个人电脑的情况下，从员工的工作行为作为原始数据进行特征提取，提取出次数时长特征数据和文本特征数据作为完整原始特征，采用因式分解时间和通道混合进行多元时间序列预测。最终实现对比预测与实际中的差距作为工作中是否存在异常行为的初步筛选，供安全分析师进行分析，无需安全分析师进行全盘的数据筛查，大大减少了安全分析师的分析工作。

本发明授权预测企业内人员异常行为筛选方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.预测企业内人员异常行为筛选方法，其特征在于：包括如下步骤： 获取员工异常行为关联的原始数据； 通过时间衰减均值频谱和预训练的文本特征提取模型对所述原始数据进行特征提取，获得次数时长特征数据和文本特征数据，拼接次数时长特征数据和文本特征数据，得到完整原始特征；其中，所述次数时长特征数据包含信号能量随时间的变化特征、频谱均值特征、数量特征和频带能量特征； 对完整原始特征使用因式分解时间和通道混合进行时间依赖性特征提取，得到多元时间特征； 根据多元时间特征进行基于Transformer的时间序列预测，得到预测目标； 将预测目标与实际情况下的特征做差分析，得到风险分数； 取出前K个最大的风险分数作为预测与实际偏差较大的风险特征，并映射回具体行为，输出该具体行为； 其中，通过时间衰减均值频谱对原始数据中时长数量数据进行预处理和提取，获得次数时长特征数据；包括如下步骤： 根据公式1对次数时长数据进行时间加权和傅里叶变换； 1； 其中，为时间衰减均值频谱，为次数时长数据，为衰减因子，表示一个同时具备衰减和振荡特性的复指数函数，表示虚数单位，表示频率； 根据公式2计算出信号能量随时间的变化特征； 2； 其中，为变化特征； 根据公式3计算出频谱均值特征； 3； 其中，为频谱均值特征； 通过计算时间衰减均值频谱的峰值得到数量特征； 根据公式4计算频带能量特征； 4； 其中，为频带能量特征； 提取特征矩阵，综合特征向量如公式5所示： 5； 其中，表示次数时长特征数据，表示数量特征。

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