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龙图腾网获悉深圳盈捷通信息科技有限公司申请的专利基于多维度特征融合的异常短信行为检测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：CN120238869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510543269.2，技术领域涉及：H04W12/121；该发明授权基于多维度特征融合的异常短信行为检测方法及系统是由关贺设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维度特征融合的异常短信行为检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多维度特征融合的异常短信行为检测方法及系统，涉及短信安全检测相关技术领域，该方法包括：采集短信交互的时空分布特征、语义关联图谱及设备行为指纹，配置动态特征池，并提取跨模态特征序列；进行级联式识别；动态调整特征融合权重矩阵，生成异常概率评分，当异常概率评分超过动态异常概率阈值时，触发多阶段验证机制；在边缘计算节点匹配时序模式，动态生成验证码触发阈值，并进行交互式风险核验，确定异常短信行为标记。解决了现有技术中存在的检测维度单一、难以识别新型复杂异常短信行为，导致检测时效性和适应性不足及误报漏报率高的技术问题，达到了降低短信异常检测的误报漏报率、提高检测时效性和适应性的技术效果。

本发明授权基于多维度特征融合的异常短信行为检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多维度特征融合的异常短信行为检测方法，其特征在于，包括： 采集短信交互的时空分布特征、语义关联图谱及设备行为指纹，配置动态特征池，并通过滑动时间窗提取跨模态特征序列，确定各特征维度间的互信息熵与异常偏离度； 将所述各特征维度间的互信息熵与异常偏离度上传至中心计算节点，进行级联式识别，所述中心计算节点包含基于注意力机制的特征选择层、时序依赖分析层及对抗性样本过滤层； 根据级联式识别结果，动态调整特征融合权重矩阵，生成异常概率评分，当所述异常概率评分超过动态异常概率阈值时，触发多阶段验证机制； 以所述多阶段验证机制，在边缘计算节点匹配用户历史行为基线中的时序模式，动态生成验证码触发阈值，并结合上下文场景特征进行交互式风险核验，确定异常短信行为标记； 其中，采集短信交互的时空分布特征、语义关联图谱及设备行为指纹，配置动态特征池，包括： 解析短信文本的句法依存树，提取语义冲突指数； 基于所述语义冲突指数，捕获设备操作序列中的高频操作行为，生成行为模式编码向量； 根据所述行为模式编码向量，融合基站定位轨迹与IP地址跳跃特征，构建时空异常拓扑图； 将所述行为模式编码向量、时空异常拓扑图进行张量拼接，配置所述动态特征池； 其中，将所述行为模式编码向量、时空异常拓扑图进行张量拼接，之前，还包括： 采用非对称KL散度，量化所述语义关联图谱与设备行为指纹之间的分布差异，并进行滑动时间窗内特征值的分位数突变检测，配置时空分布特征的局部离群因子； 基于所述时空分布特征的局部离群因子，通过格拉姆角场变换将时序特征映射为二维矩阵，提取空间相关性特征，所述空间相关性特征用于对所述时空异常拓扑图进行边权重动态修正； 其中，所述中心计算节点包含基于注意力机制的特征选择层、时序依赖分析层及对抗性样本过滤层，包括： 使用多头自注意力机制，对所述跨模态特征序列进行权重分配，并引入可微分特征门控单元，根据特征贡献度过滤冗余维度，获取初筛选择特征； 基于所述初筛选择特征，将所述时序依赖分析层的GRU隐状态与注意力权重进行联合优化，构建对抗扰动免疫的特征嵌入空间； 在所述特征嵌入空间，确定特征通道间的互信息梯度，并结合所述抗性样本过滤层的置信度评分，生成所述级联式识别结果中的非线性特征重要性掩码。

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