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龙图腾网获悉山东利诚大数据有限公司申请的专利一种基于大数据分析的多租户商城安全监管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：CN120934830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511120697.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于大数据分析的多租户商城安全监管方法及系统是由耿俊;肖燕;李玉真;尚绪豪;李丹;万文凯;郭栋;张迪设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的多租户商城安全监管方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电子商务安全监管技术领域，公开了一种基于大数据分析的多租户商城安全监管方法及系统，其中，一种基于大数据分析的多租户商城安全监管方法包括：分层式异构数据适配，构建统一数据表示；基于概率推理构建身份关联图；采用联邦图神经网络进行分布式特征学习；实现层次化威胁检测与风险评估；构建差分隐私保护的安全响应机制；部署云原生架构与自愈机制；本发明有效解决了多租户商城环境下异构数据处理、跨平台身份关联、隐私保护与安全监管平衡以及系统可靠性等问题，提升了安全监管的准确性、全面性和可靠性，同时保护了用户数据隐私，为商城安全运营提供了全面技术支撑。

本发明授权一种基于大数据分析的多租户商城安全监管方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的多租户商城安全监管方法，其特征在于，包括： 对多租户平台异构数据进行分层适配和标准化，基于知识图谱实现语义对齐，采用渐进式融合形成多置信度数据结构,包括数据适配层执行数据格式检验、缺失值处理、异常值检测，字段映射和转换；语义对齐层基于知识图谱实现跨平台语义对齐，包括实体对齐和关系映射；渐进融合层将经过上述两层处理后的多源数据根据数据的质量、时效性、可信度进行加权整合，最终形成高、中、低三个置信度层次的数据结构； 通过提取行为特征、时间特征、地理特征、网络特征和设备特征构建身份特征向量，利用贝叶斯网络实现身份推理，量化不确定性并构建概率身份关联图，包括： 系统采用贝叶斯网络模型建模虚拟身份与真实身份的关联概率: ； 其中，PIDreal∣IDvirtual为给定虚拟身份特征，推断真实身份的后验概率；PIDvirtual∣IDreal为似然函数，表示真实身份产生特定虚拟身份特征的概率；PIDreal为真实身份的先验概率，基于历史数据统计得出的真实身份分布情况；PIDvirtual为虚拟身份特征的边缘概率，用于归一化后验概率； 概率身份关联图构建： Gprob=V,E,P； 其中，Gprob表示概率身份关联图；节点集V表示每个节点代表一个虚拟身份，包含其特征向量和候选真实身份集合；边集E表示虚拟身份间的关联关系，基于特征相似度和行为相关性构建；概率集P表示边的权重为关联概率通过联合概率分布计算； 采用联邦图神经网络进行分布式特征学习，通过图分割和多头注意力机制构建特征学习网络，实现跨租户安全计算和差分隐私保护； 执行层次化威胁检测，包括快速筛选、精细化检测和规则验证，采用改进的SIR模型进行风险传播建模，包括： ； ； ； 其中，S表示易感状态的节点比例；I表示感染状态的节点比例；R表示恢复状态的节点比例；β1表示感染率；α表示恢复率；γ1表示免疫失效率，量化了节点从恢复状态重新变为易感状态的速度，值越大表示免疫持续时间越短； 实现差分隐私增强的协作学习，包含预算分配、拉普拉斯机制、同态加密和知识蒸馏，构建隐私保护模型； 将安全模型部署于云原生微服务架构，通过服务治理、安全防护和可观测性体系实现多层次防护。

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