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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于深度学习的代码托管平台风控系统及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：CN115659286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211322045.1，技术领域涉及：G06F21/10；该发明授权一种基于深度学习的代码托管平台风控系统及方法是由罗清彩;李辉;孙善宝设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的代码托管平台风控系统及方法在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的代码托管平台风控系统及方法，包括风控建模平台和风控运营平台，风控建模平台和风控运营平台构建在云基础设施之上，基于代码托管平台和用户中心实现代码全生命周期的风险控制。云基础设施聚集大量的计算、存储、网络资源，并提供机器学习、深度学习、大数据等服务能力；代码托管平台提供代码托管、代码评审、进度管理、质量管理、问题管理、持续集成等功能，实现代码托管和协作开发及持续发布；用户中心存放代码访问者、提交者、协作者用户的基本信息，并结合其身份信息对其进行用户画像，形成身份标签。本发明能有效识别源代码安全风险，及时进行风险预警，并持续改进模型，提升风控准确性，增强发现未知风险的能力。

本发明授权一种基于深度学习的代码托管平台风控系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的代码托管平台风控系统，包括风控建模平台和风控运营平台，其特征在于，风控建模平台和风控运营平台构建在云基础设施之上，基于代码托管平台和用户中心实现代码全生命周期的风险控制； 所述用户中心存放包括代码访问者、提交者、协作者在内的用户的基本信息，并结合其身份信息进行用户画像，形成身份标签； 所述风控建模平台运行有规则判定风控模型、随机森林风控模型、深度学习风控模型、数据融合风控模型以及动态优化模型； 所述规则判定风控模型用于对代码托管平台以及所述用户中心的数据，提取规则所需数据，进行风险判定； 所述随机森林风控模型用于对代码托管平台以及所述用户中心的数据，提取设定的数据变量，进行风险判定； 所述深度学习风控模型用于对代码托管平台以及所述用户中心的原始数据作为输入直接进行风险判定； 所述数据融合风控模型用于对代码托管平台以及所述用户中心的数据，综合判定结果，进行风险判定； 所述动态优化模型用于对代码托管平台以及所述用户中心的数据，及时调整模型参数； 所述风控运营平台基于所述规则判定风控模型、随机森林风控模型、深度学习风控模型、数据融合风控模型以及动态优化模型执行风控判定； 所述云基础设施聚集大量的计算、存储、网络资源，并提供机器学习、深度学习、大数据服务能力；代码托管平台运行在所述云基础设施之上，提供代码托管、代码评审、进度管理、质量管理、问题管理、持续集成功能，实现代码托管和协作开发及持续发布。

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