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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利用于非法集资风险监测的多源数据融合生成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：CN120106850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510118353.X，技术领域涉及：G06Q20/40；该发明授权用于非法集资风险监测的多源数据融合生成方法是由朱鸿斌;张秋旸;贾浩禾;侯鹏;柴洪峰设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于非法集资风险监测的多源数据融合生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于非法集资风险监测的多源数据融合生成方法，通过融合多源数据、基于规则的生成策略以及噪声注入技术，能够在确保数据隐私安全的前提下生成高质量、接近真实的非法集资行为数据，有效地规避了真实金融数据获取的隐私与合规性问题，为研究人员提供了丰富且安全的数据源。并且，由于规则集合中的每一条规则都代表了一种非法集资行为的典型模式，且包含资金流特征、关联账户特征以及跨境转账特征，因此生成的数据集在内容和结构上能够贴近真实非法集资行为的特征，并且通过多源数据的融合和噪声的注入模拟了复杂的资金流动和关联账户等特性，使生成数据具有较高的代表性和真实性。

本发明授权用于非法集资风险监测的多源数据融合生成方法在权利要求书中公布了：1.一种用于非法集资风险监测的多源数据融合生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，构建规则集合，其包含多条规则，每条所述规则代表一种非法集资行为的典型模式，每条所述规则包含资金流特征、关联账户特征以及跨境转账特征； 步骤S2，构建多个模拟账户； 步骤S3，基于多个模拟账户以及规则集合生成模拟交易数据； 步骤S4，在模拟交易数据中注入噪声； 步骤S5，为注入噪声后的所述模拟交易数据设置相应的标签，标识出符合非法集资特征的数据，从而构成非法集资相关数据集， 其中，所述规则集合表示为： ， 式中，代表一条特征规则，每个规则集合中的特征规则共同描述了一类非法集资行为模式， 步骤S3包括以下子步骤： 步骤S3-1，根据所述规则集合，利用相应的所述模拟账户进行交易行为的模拟，以生成初始模拟交易数据； 步骤S3-2，设定时间步的总数； 步骤S3-3，在第t个所述时间步中，从所述规则集合中随机选择适用的所述规则； 步骤S3-4，根据选定的所述规则的特征定义，修改所述模拟账户之间的所述交易行为，包括设置资金流动方向、转账频率、转账金额大小； 步骤S3-5，判断当前的所述时间步是否已是最后一个时间步，在判断为否时，进入下一个所述时间步，重复步骤S3-3至步骤S3-4；在判断为是时，得到包含了非法集资行为特征的所述模拟交易数据。

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