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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利金融交易保护模型的训练方法及金融交易保护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：CN119006154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411011798.X，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权金融交易保护模型的训练方法及金融交易保护方法是由李泽远;王健宗设计研发完成，并于2024-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本金融交易保护模型的训练方法及金融交易保护方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了金融交易保护模型的训练方法及金融交易保护方法，属于人工智能技术领域。该方法通过第一客户端利用提取器提取的账户数据的特征自训练提取器；服务器聚合提取器；第一客户端根据第一账户标识符确定第一目标账户数据，通过聚合提取器提取第一目标账户数据的第一聚合特征，加密第一聚合特征得到第一加密特征；第二客户端解密和添加噪声至第一聚合特征得到噪声特征，根据噪声特征训练分类器，得到训练好的金融交易保护模型；从而在模型性能和隐私保护之间实现了平衡，有效应对安全风险和相关攻击，提高了模型的泛化能力；通过融合横向联邦学习和纵向联邦学习，可以安全地让多个客户端进行协作数据分析。

本发明授权金融交易保护模型的训练方法及金融交易保护方法在权利要求书中公布了：1.一种金融交易保护模型的训练方法，其特征在于，包括： 第一客户端通过提取器提取账户数据的特征，根据账户数据的特征自训练所述提取器； 服务器聚合自训练后的提取器得到聚合提取器； 所述第一客户端根据第二客户端发送的第一账户标识符从所述账户数据中确定第一目标账户数据，通过所述聚合提取器提取所述第一目标账户数据的第一聚合特征，加密所述第一聚合特征得到第一加密特征； 所述第二客户端解密所述第一加密特征得到第一聚合特征，添加噪声至所述第一聚合特征得到噪声特征，根据所述噪声特征训练用于判断金融交易危险行为的分类器，得到训练好的金融交易保护模型； 其中，所述提取器包括编码器和解码器；所述服务器聚合自训练后的提取器得到聚合提取器，包括： 服务器按照第二公式聚合自训练后的提取器得到聚合提取器； 所述第二公式为： 式中，表示聚合提取器的编码器的参数，表示第n个提取器的编码器的参数，M表示提取器的编码器的总数，表示聚合提取器的解码器的参数，表示第n个提取器的解码器的参数，N表示提取器的解码器的总数。

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