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龙图腾网获悉杭州云深科技有限公司;浙江警察学院申请的专利一种异常应用程序的多模型融合扩量方法、设备及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：CN121210078B 。

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：202511758199.9，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种异常应用程序的多模型融合扩量方法、设备及介质是由钟杨青;蒋文荣;周琦;崔晨;王姣平;姚君设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异常应用程序的多模型融合扩量方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种异常应用程序的多模型融合扩量方法、设备及介质，所述方法包括：根据每一异常应用程序在预设历史时段的安装信息，获取到参考数量阈值，基于待识别应用程序与异常应用程序在多个维度下的关联关系，计算待识别应用程序的初始异常程度得分，基于在虚拟号码管理开源平台中查询到的待识别应用程序对应的预设类型信息文本得到待识别应用程序的中间异常程度得分，当初始异常程度得分和中间异常程度得分对应的目标异常程度得分大于预设得分阈值时，将待识别应用程序识别为异常应用程序；本发明能够使得到的待识别应用程序的异常程序得分更加准确，有利于实现对异常应用程序的精准扩量。

本发明授权一种异常应用程序的多模型融合扩量方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种异常应用程序的多模型融合扩量方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 当给定的异常应用程序列表中的异常应用程序的数量大于预设数量阈值时，根据每一异常应用程序在预设历史时段的安装信息，通过训练后的机器学习模型获取到参考数量阈值；所述异常应用程序列表中的异常应用程序为同一类型的应用程序；其中，应用程序的类型为通过训练后的分类模型得到的；所述参考数量阈值的获取步骤包括：针对任一异常应用程序的历史安装信息，统计异常应用程序在对应的预设历史时段内的每一预设时间片段对应的安装频次，得到异常应用程序对应安装频次序列；将每一预设时间片段均作为候选变点，基于安装频次序列，通过训练后的机器学习模型从若干候选变点中确定出趋势骤增突变点；基于每一异常应用程序的趋势骤增突变点对应的安装频次，将最小安装频次确定为参考数量阈值； 针对给定的待识别应用程序列表中的任一待识别应用程序，基于待识别应用程序的安装频次和参考数量阈值、待识别应用程序对应的若干设备安装有异常应用程序的信息，以及待识别应用程序对应的设备与目标区域的关联信息，以计算待识别应用程序对应的初始异常程度得分； 基于在给定的虚拟号码管理开源平台中查询到的待识别应用程序对应的预设类型信息文本，得到待识别应用程序对应的中间异常程度得分；其中，通过如下步骤得到中间异常程度得分：基于待识别应用程序对应的预设类型信息文本，获取待识别应用程序对应的预设类型信息文本的发送起始时间点；若发送起始时间点处于趋势骤增突变点对应的预设时间片段之后的预设时长内，获取待识别应用程序对应的预设类型信息文本的条数；将待识别应用程序对应的预设类型信息文本的条数归一化至0-1之间，得到待识别应用程序对应的中间异常程度得分； 基于待识别应用程序对应的初始异常程度得分和中间异常程度得分，计算得到待识别应用程序对应的目标异常程度得分； 将对应目标异常程度得分大于预设得分阈值的待识别应用程序作为异常应用程序，以对给定的异常应用程序列表中的异常应用程序进行扩量。

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杭州云深科技有限公司;浙江警察学院，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区三墩镇荆大路100号每日金座1号楼508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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