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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司申请的专利一种基于对数几率回归模型的信任评估方法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：CN119995896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510168964.5，技术领域涉及：H04L9/32；该发明授权一种基于对数几率回归模型的信任评估方法是由林飞设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对数几率回归模型的信任评估方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于对数几率回归模型的信任评估方法，在线上快速身份验证FIDO应用场景下，获取目标用户基于第一因子进行服务认证的多维数据；确定所述多维数据各自对应的特征变量；其中，所述多维数据至少包括认证器标识、依赖方服务标识、依赖方用户标识、用户角色标识、通用认证框架UAF认证响应消息标识中的一种；将所述多维数据各自对应的特征变量输入预先训练完成的对数几率回归模型，基于所述对数几率回归模型确定目标信任评分；根据所述目标信任评分，确定多因子认证判决结果。实现了一种在FIDO应用场景下用户持续访问互联网资源过程中，动态的信任评估进而指导安全认证的技术方案。

本发明授权一种基于对数几率回归模型的信任评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对数几率回归模型的信任评估方法，其特征在于，所述方法包括： 在线上快速身份验证FIDO应用场景下，获取目标用户基于第一因子进行服务认证的多维数据；确定所述多维数据各自对应的特征变量；其中，所述多维数据至少包括认证器标识、依赖方服务标识、依赖方用户标识、用户角色标识、通用认证框架UAF认证响应消息标识中的一种； 将所述多维数据各自对应的特征变量输入预先训练完成的对数几率回归模型，基于所述对数几率回归模型确定目标信任评分；根据所述目标信任评分，确定多因子认证判决结果； 其中，所述对数几率回归模型对应的Sigmoid函数为：，其中x为某个对应n个特征变量训练样本的n行1列向量，w为n行1列权重向量，b为偏置，；； 预先训练对数几率回归模型的过程包括： 针对训练集中的每组样本数据，将该组样本数据输入待训练的对数几率回归模型，其中，该组样本数据包括样本多维数据、数值为1的字段和标签字段，所述对数几率回归模型中的待训练参数为权重向量；采用对数极大似然法估计所述权重向量；在迭代训练过程中，根据估计的权重向量确定满足收敛条件时，确定所述对数几率回归模型训练完成； 其中，根据所述目标信任评分，确定多因子认证判决结果包括： 若所述目标信任评分大于预设的第三阈值，确定多因子认证判决结果为进行多因子认证； 其中，所述采用对数极大似然法估计所述权重向量包括： 根据公式估计权重向量β；其中，为第i个样本数据中的样本多维数据和数值为1的字段，；为第i个样本数据中的样本多维数据；，w为权重，b为偏置项，β为权重向量；T表示转置；为第i个样本数据中的标签值，取1或0,1表征进行多因子认证，0表征不进行多因子认证； 所述根据估计的权重向量确定满足收敛条件包括： 确定相邻两次迭代训练估计的权重向量的变化值，若所述变化值小于预设的第二阈值，确定满足收敛条件。

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