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龙图腾网获悉上海淇玥信息技术有限公司申请的专利基于融合模型的目标安全等级识别方法、装置及电子设备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：CN115310091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202210786181.X，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于融合模型的目标安全等级识别方法、装置及电子设备是由宋孟楠;王磊设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于融合模型的目标安全等级识别方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于融合模型的目标安全等级识别方法、装置及电子设备，方法包括：对历史目标数据进行预处理得到训练集；将训练集分成多组训练子集；对于各个训练子集，采用多个不同模型及融合方式训练对应的融合模型；将待识别目标数据分别输入训练好的各个融合模型中，得到目标的多个初始安全等级；对所述待识别目标的多个初始安全等级融合计算，得到目标的安全等级。本发明将训练集分成多组训练子集；对各个训练子集，采用多个不同模型及融合方式进行训练，从而提高了目标初始安全等级的准确性，在此基础上，将目标的多个初始安全等级进行融合，从而加强对平台中数据安全的保护，避免数据泄漏的情况发生，提高平台的数据安全性。

本发明授权基于融合模型的目标安全等级识别方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于融合模型的目标安全等级识别方法，其特征在于，所述方法包括： 对历史目标数据进行预处理，得到训练集； 将所述训练集分成多组训练子集； 对于各个训练子集，采用多个不同模型及融合方式训练对应的融合模型；其中：所述融合方式用于将训练子集的各个不同模型进行融合，所述融合方式包括：均值融合、平均融合、模型融合、交叉融合、特征融合；将不同模型及不同融合方式任意组合保证各个训练子集均采用互不相同的模型及互不相同的融合方式进行训练；从而同一训练集分成的各个训练子集所采用的模型及融合方式互不相同，训练后的各个融合模型能够基于不同的融合方式兼容不同训练子集的数据特征及不同模型的排序预测能力； 将待识别目标数据分别输入训练好的各个融合模型中，得到对应的待识别目标的多个初始安全等级； 获取各个初始安全等级对应的融合模型在训练过程中所使用的训练子集的特征的特征数量，将各个融合模型对应的训练子集的特征数量，分别按特征数量占比和各个特征对应的评分总分进行加权计算，得到各个融合模型的权重，根据各个融合模型的权重和对应的初始安全等级，加权计算得到待识别目标的安全等级；或者，获取各个初始安全等级对应的融合模型在训练过程中所使用的训练子集的特征的特征数量，将特征数量最大的特征作为融合模型的目标特征，结合各个融合模型的目标特征在上述特征的重要性排序中的排名，确定各个融合模型对应的排名权重，根据排名权重以及对应的初始安全等级，加权计算得到待识别目标的安全等级；或者，获取各个初始安全等级对应的融合模型在训练过程中所使用的训练子集的特征的特征数量，将特征数量最大的特征作为融合模型的目标特征，将各个融合模型的目标特征的评分总分作为权重，将评分总分以及对应的初始安全等级，加权计算得到待识别目标的安全等级。

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