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龙图腾网获悉番茄站智能科技有限公司申请的专利一种基于云计算的风控信用监测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：CN120338944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510396141.8，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权一种基于云计算的风控信用监测方法是由刘志坤;李佳;唐军设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算的风控信用监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云计算的风控信用监测方法，属于云计算技术领域，一种基于云计算的风控信用监测方法包括以下步骤：S1.实时采集用户交易数据与行为轨迹数据；S2.对数据进行清洗和标准化处理；S3.基于机器学习构建多维风险评估模型；S4.根据风险特征动态生成信用评分；S5.对异常交易实时触发预警机制；S6生成可视化风控报告并更新监测策略。本发明通过联邦学习整合多源异构数据，结合同态加密与差分隐私实现层级化隐私保护，利用混合云资源调度与动态模型更新技术提升风险评估实时性，并基于区块链与可解释性分析构建合规审计闭环。

本发明授权一种基于云计算的风控信用监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的风控信用监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.通过结构化数据单元实时采集用户交易记录、信用历史及企业财务数据，生成结构化数据标签；通过非结构化文本单元集成NLP自然语言处理引擎解析社交媒体、企业公告和司法文书中的自由文本，提取实体关键词并生成文本特征标签；在跨机构场景中，联邦学习客户端对多源数据按机构域划分并生成加密特征索引，为分布式训练提供元数据； S2.基于S1生成的加密特征索引，采用同态加密算法处理敏感数据，支持密文传输、存储及部分计算；联邦学习框架对齐多源加密数据的特征维度，生成跨域联合训练中间参数；动态访问控制单元基于用户角色及设备硬件信息生成的唯一哈希值生成动态令牌，授权实体在指定时间窗口访问脱敏数据子集； S3.基于S2的中间参数与脱敏数据，私有云节点存储核心敏感数据并执行冗余备份，调用公有云弹性资源执行非敏感特征提取与模型训练；联邦学习协调器将训练任务拆分为本地子任务与全局聚合任务；任务分发控制器基于S1生成的结构化数据标签、文本特征标签及公有云资源状态分配计算任务，并通过私有云网关策略将敏感计算强制路由至私有云节点； S4.基于S3的本地子任务训练结果，规则引擎调用风控规则库输出风险事件及置信度，机器学习单元聚合多参与方本地基模型，通过加权平均或模型集成方法构建全局评分模型；集成SHAP分析单元生成特征贡献报告，局部差分隐私机制对模型梯度添加噪声以模糊敏感特征；规则引擎与模型单元的输出通过加权融合生成风险评分，权重根据实时计算的模型准确率与召回率动态调整； S5.基于S4的风险评分，流数据引擎接收S1的用户交易记录及S4的风险评分，处理用户行为序列生成动态画像；自适应更新单元监控模型衰减指标，触发增量学习更新模型参数；在联邦框架异步更新过程中，参数服务器周期聚合全局模型参数，联邦学习协调器管理任务拆分与资源分配； S6.聚合S1的文本特征、S4的风险指标、S5的动态画像及联邦学习操作记录，构建用户－企业-交易多维关系网络并渲染风险热力图；合规审计单元通过区块链存证生成带时间戳的操作链，解析联邦学习记录与隐私协议条款的映射关系，输出整合GDPR通用数据保护条例、PIPL个人信息保护法评估项及基于区块链操作链的可追溯矩阵的审计报告；独立验证模块对身份认证信息、梯度传输完整性及差分隐私噪声添加合规性进行验证。

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