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龙图腾网获悉吉贝克信息技术(北京)有限公司;上海吉贝克信息技术有限公司申请的专利基于动态聚合与隐私保护的风险预测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：CN120316649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510780015.2，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于动态聚合与隐私保护的风险预测方法及系统是由张斌;秦柏设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态聚合与隐私保护的风险预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于动态聚合与隐私保护的风险预测方法及系统。该方法包括：采集多源异构数据并标准化处理；构建包含节点、边及拓扑属性的局部风险关联图谱；将图谱输入联邦图神经网络，通过局部差分隐私机制进行计算，得到融合风险表示；对风险表示进行多层级特征提取与等级划分，生成综合风险评分与预警信号。本申请实现多源异构数据的动态聚合，保护数据隐私的同时实现多机构间的数据协同，并通过多层级特征提取提高风险预测的准确性和可解释性，既能在不共享原始数据的情况下进行跨机构的风险知识融合，又能保证风险预测结果的实时性和准确性。

本发明授权基于动态聚合与隐私保护的风险预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态聚合与隐私保护的风险预测方法，其特征在于，所述方法包括： 对多源异构数据进行实时采集与标准化处理，利用多线程采集器从内部交易系统、客户行为日志、外部市场数据源、社交媒体平台及IoT传感器采集原始数据，得到多源异构数据；对采集到的异构数据进行格式统一处理，将不同编码的数据统一转换为UTF-8格式；对数值型特征使用Z-Score归一化算法进行标准化处理，得到标准化数据流； 基于所述标准化数据流在每个参与机构内部构建局部风险关联图谱，所述局部风险关联图谱包含节点、边及拓扑属性； 将所述局部风险关联图谱输入联邦图神经网络进行隐私保护计算，得到融合多机构风险知识的风险表示，所述隐私保护计算使用局部差分隐私机制，包括：在每个参与机构构建联邦图神经网络的局部图卷积结构，包括风险实体节点层、风险关联层和风险特征层，其中风险关联层通过聚合风险实体及相关交易信息进行风险传播分析，得到局部风险网络结构；将所述局部风险关联图谱输入所述局部风险网络结构，通过逐层风险信息聚合和非线性变换处理，得到初始风险嵌入表示；对所述初始风险嵌入表示的梯度进行敏感信息裁剪操作，将客户敏感信息相关梯度值限制在预设阈值范围内，得到风险信息裁剪后梯度；对所述风险信息裁剪后梯度添加拉普拉斯噪声，得到隐私保护风险梯度；将所述隐私保护风险梯度上传至风险协调服务器，对所有参与机构的风险梯度进行风险加权汇总，根据各机构风险数据分布分配权重，得到联邦风险知识更新值；将所述联邦风险知识更新值下发至各参与机构，更新局部风险图卷积网络参数，同时通过隐私保护的风险关联扩展协议交换匿名风险传导关系，得到所述融合多机构风险知识的风险表示； 对所述风险表示进行多层级特征提取与风险等级划分，得到综合风险评分与预警信号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉贝克信息技术(北京)有限公司;上海吉贝克信息技术有限公司，其通讯地址为：100000 北京市海淀区花园东路11号泰兴大厦九层903室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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