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龙图腾网获悉深圳市华傲数据技术有限公司申请的专利金融欺诈检测模型训练方法、系统、装置、介质及设备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：CN121052831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511596478.X，技术领域涉及：G06Q20/40；该发明授权金融欺诈检测模型训练方法、系统、装置、介质及设备是由贾西贝;沈树雄;聂清飞;陈维杰;赵继强;龚健;周光辉设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本金融欺诈检测模型训练方法、系统、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本申请揭示了一种金融欺诈检测模型训练方法、系统、装置、介质及设备，中央服务器构建初始金融欺诈检测模型，各客户端分别在本地构建与所述初始金融欺诈检测模型结构相同的本地检测模型，并将所述本地检测模型划分为共享层和个性化层，各客户端利用本地数据对所述本地检测模型进行训练；客户端筛选出部分共享层参数上传至中央服务器，中央服务器对接收的各所述客户端上传的共享层参数按层聚合，得到更新的共享层参数并下发至各所述客户端；各客户端将更新的共享层参数与本地的个性化层参数进行拼接，更新模型参数，并进行迭代训练，得到最终金融欺诈检测模型。本申请避免了数据泄露风险，提升了金融欺诈检测的准确性与鲁棒性。

本发明授权金融欺诈检测模型训练方法、系统、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种金融欺诈检测模型训练方法，其特征在于，所述方法在中央服务器上执行，包括： 在所述中央服务器构建初始金融欺诈检测模型以及服务器超网络，并将所述初始金融欺诈检测模型的模型参数及所述服务器超网络的初始参数发送至多个客户端；其中，各客户端分别基于所述模型参数在本地构建与所述初始金融欺诈检测模型结构相同的本地检测模型，并将所述本地检测模型划分为共享层和个性化层，各客户端利用本地数据对所述本地检测模型进行训练； 接收各所述客户端上传的共享层参数，其中，所述共享层参数为各客户端利用本地数据训练本地检测模型后，通过客户端超网络计算各共享层参数的上传权重后，筛选出的需上传共享层参数； 客户端i对每一层共享层计算实际参数更新幅度，融合超网络权重，得到每个共享层的最终权重值；分别判断每个共享层的上传权重是否超出预设动态阈值，和为中央服务器初始化过程中设定的阈值控制参数；将所述上传权重高于所述预设动态阈值的共享层参数上传至所述中央服务器进行聚合； 对接收的各所述客户端上传的共享层参数按层聚合，得到更新的共享层参数； 将更新的共享层参数下发至各所述客户端，使各所述客户端将更新的共享层参数与本地的个性化层参数进行拼接，得到更新的模型参数并构建下一轮用于训练的本地检测模型； 重新进入接收各所述客户端上传的共享层参数的步骤，驱动各所述客户端分别对本地检测模型进行迭代训练，直至满足预设的收敛条件并终止训练，并将各客户端在收敛时得到的本地检测模型确定为对应客户端的最终金融欺诈检测模型。

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