北京铁力山科技股份有限公司王滔获国家专利权
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龙图腾网获悉北京铁力山科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的控制台登录身份信息采集验证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：CN120263423B 。
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：202510632926.0，技术领域涉及：H04L9/32；该发明授权一种基于深度学习的控制台登录身份信息采集验证方法是由王滔;王云霞;石文标设计研发完成，并于2025-05-16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控制台登录身份信息采集验证方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信息安全技术领域，公开一种基于深度学习的控制台登录身份信息采集验证方法，包括：S1，采集用户的生物特征和行为特征，采用深度学习模型提取生物特征的特征向量，采用时间序列模型提取行为特征的特征向量，以拼接得到身份特征向量，且将生物特征的特征向量与行为特征的特征向量进行拼接，以构建身份特征向量；S2，采用拓扑保持投影方法对身份特征向量降维，构建低维流形嵌入表示；S3，在深度学习模型的损失计算过程中，加入流形正则化项。本发明采用深度学习和时间序列模型联合提取身份特征，达到快速精确采集生物和行为信息的效果，相较于现有技术中单一特征识别方案，解决误识率高、识别效率低的问题。
本发明授权一种基于深度学习的控制台登录身份信息采集验证方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的控制台登录身份信息采集验证方法，其特征在于，包括： S1，采集用户的生物特征和行为特征，采用深度学习模型提取生物特征的特征向量，采用时间序列模型提取行为特征的特征向量，以拼接得到身份特征向量，且将生物特征的特征向量与行为特征的特征向量进行拼接，以构建身份特征向量； S2，采用拓扑保持投影方法对身份特征向量降维，构建低维流形嵌入表示； S3，在深度学习模型的损失计算过程中，加入流形正则化项； S4，计算根据S2中生成的低维流形嵌入表示的登录用户身份特征向量与正常用户身份特征均值的马氏距离； S5，计算根据S2中生成的低维流形嵌入表示的登录用户身份特征的概率密度值，且进行联合判断，若计算得到的概率密度值低于设定的概率密度阈值或计算得到的马氏距离超出设定的马氏距离阈值时，拒绝当前登录请求，反之允许正常登录，以最终完成身份验证的决策过程。
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