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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利数据流异常检测的方法、装置、电子设备和存储介质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：CN115114329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202110288769.8，技术领域涉及：G06F16/2455；该发明授权数据流异常检测的方法、装置、电子设备和存储介质是由叶继明设计研发完成，并于2021-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据流异常检测的方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种数据流异常检测的方法、装置、电子设备和存储介质，能够应用于电商、直播、航旅、视频等行业互联网应用的流量风控反欺诈中。能够结合行为和关系链共同对数据流进行风险识别，进而判断该数据流是否为黑产行为，提高黑产识别准确性及覆盖率。数据流异常检测的方法，包括：获取数据流，数据流至少包括IP信息和设备信息；对数据流进行特征向量处理，得到目标关系链特征向量和目标行为特征向量；对目标关系链特征向量和目标行为特征向量进行融合处理，得到融合特征向量；将融合特征向量输入预先训练的至少一个风险识别模型，获取至少一个风险识别模型输出的该数据流的风险识别结果。

本发明授权数据流异常检测的方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据流异常检测的方法，其特征在于，包括： 获取数据流，所述数据流至少包括IP信息和设备信息； 对所述数据流进行特征向量处理，得到目标关系链特征向量和目标行为特征向量；其中，所述目标关系链特征向量为IP关系链特征向量，且所述目标行为特征向量为IP行为特征向量；或者，所述目标关系链特征向量为设备关系链特征向量，且所述目标行为特征向量为设备行为特征向量； 对所述目标关系链特征向量和所述目标行为特征向量进行融合处理，得到融合特征向量； 将所述融合特征向量输入预先训练的至少一个风险识别模型，获取所述至少一个风险识别模型输出的所述数据流的风险识别结果； 若所述目标关系链特征向量为IP关系链特征向量，且所述目标行为特征向量为IP行为特征向量；所述对所述数据流进行特征向量处理，得到目标关系链特征向量和目标行为特征向量，包括：对所述数据流进行基于IP的图谱化处理，得到IP关系图谱，所述IP关系图谱的节点为IP地址，具有共同对应的设备、账号、内容中的至少一种的两个IP地址之间创建有一条边，边的权重为两个IP地址之间共同对应的设备、账号、内容中的至少一种的数量；采用随机游走的方式在所述IP关系图谱上对节点执行多次采样，得到IP地址序列样本；计算所述IP地址序列样本中的每个IP地址的嵌入向量，得到所述IP关系链特征向量；以及将所述数据流通过IP维度进行聚合，计算IP滑动窗口下的行为统计信息，得到所述IP行为特征向量； 若所述目标关系链特征向量为设备关系链特征向量，且所述目标行为特征向量为设备行为特征向量；所述对所述数据流进行特征向量处理，得到目标关系链特征向量和目标行为特征向量，包括：对所述数据流进行基于设备的图谱化处理，得到设备关系图谱，所述设备关系图谱的节点为设备标识，具有共同对应的IP地址、账号、内容中的至少一种的两个设备之间创建有一条边，边的权重为两个设备之间共同对应的IP地址、账号、内容中的至少一种的数量；采用随机游走的方式在所述设备关系图谱上对节点执行多次采样，得到设备序列样本；计算所述设备序列样本中的每个设备的嵌入向量，得到所述设备关系链特征向量；以及将所述数据流通过设备维度进行聚合，计算设备滑动窗口下的行为统计信息，得到所述设备行为特征向量。

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