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龙图腾网获悉广州佳新智能科技有限公司申请的专利一种跨机构金融数据联邦学习建模系统及隐私合规验证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：CN120782465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510913811.9，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权一种跨机构金融数据联邦学习建模系统及隐私合规验证方法是由何新安设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨机构金融数据联邦学习建模系统及隐私合规验证方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨机构金融数据联邦学习建模系统及隐私合规验证方法，涉及金融数据处理技术领域，该系统包括：联邦聚合模块，用于服务端通过时间戳哈希对齐策略对齐各机构的金融时序特征，并利用联邦时间卷积网络聚合对齐后的金融时序特征，生成捕捉跨机构全局时序依赖的时序模型参数；联邦推理模块，用于服务端基于各机构客户端构建的企业关联关系的局部子图，基于安全多方计算策略，生成全局企业关联关系的最小生成树表示；服务端利用联邦图注意力网络，聚合图嵌入向量并结合最小生成树表示进行跨机构图推理，构建识别企业关联风险的图模型参数；模型联合训练模块，用于服务端将时序模型参数和图模型参数进行融合，以确定全局模型参数。

本发明授权一种跨机构金融数据联邦学习建模系统及隐私合规验证方法在权利要求书中公布了：1.一种跨机构金融数据联邦学习建模系统，其特征在于，包括： 联邦聚合模块，用于各机构客户端提取金融数据的金融时序特征并附加时间区间标签，发送至服务端；所述服务端通过时间戳哈希对齐策略对齐各机构的金融时序特征，并基于金融业务周期动态调节联邦聚合频次，利用联邦时间卷积网络聚合对齐后的金融时序特征，生成捕捉跨机构全局时序依赖的时序模型参数； 联邦推理模块，用于所述服务端基于各机构客户端构建的企业关联关系的局部子图，基于安全多方计算策略，生成全局企业关联关系的最小生成树表示；各机构客户端基于局部子图生成图嵌入向量并发送至所述服务端；所述服务端利用联邦图注意力网络，聚合所述图嵌入向量并结合所述最小生成树表示进行跨机构图推理，构建识别企业关联风险的图模型参数； 模型联合训练模块，用于所述服务端将所述时序模型参数和所述图模型参数进行融合，以确定全局模型参数； 所述联邦推理模块中跨机构图推理包括： 所述服务端从所述最小生成树表示中提取担保环拓扑结构及供应链层级关系，生成风险传导路径矩阵； 所述联邦图注意力网络执行邻居聚合时执行以下操作：对担保环内节点施加注意力系数下限约束，使其相互关注度不低于预设业务安全阈值；基于所述风险传导路径矩阵计算层级衰减因子，对核心企业节点的风险输出施加与其上下游连接数正相关的加权惩罚；对存在多重关联的节点构建跨机构虚拟边，在注意力层模拟隐性担保关系； 注入对抗性测试样本，模拟担保链断裂场景验证风险传导预警能力，根据验证结果动态调整图正则化强度。

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