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龙图腾网获悉江苏益捷思信息科技有限公司申请的专利用于互联网平台的危险行为监测报警方法及装置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：CN121077831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511625200.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权用于互联网平台的危险行为监测报警方法及装置是由黄忠设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于互联网平台的危险行为监测报警方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了用于互联网平台的危险行为监测报警方法及装置，涉及监测报警技术领域，包括：实时获取互联网平台的多模态用户行为数据流进行多模态融合分析，提取用户行为联合特征；基于用户行为联合特征进行危险行为分析，计算行为风险概率进行时空上下文关联，构建行为风险图谱；遍历行为风险图谱激活动态报警机制生成分级报警指令，将分级报警指令进行加密处理，将加密报警报文发送至接收终端，生成报警响应反馈数据；根据报警响应反馈数据进行增量学习，根据学习结果映射至行为风险图谱进行更新，生成分级报警优化指令。本发明解决现有技术中危险行为监测不准确、预警不及时的技术问题，达到提升危险行为识别准确性和实时性的技术效果。

本发明授权用于互联网平台的危险行为监测报警方法及装置在权利要求书中公布了：1.用于互联网平台的危险行为监测报警方法，其特征在于，所述方法包括： 通过数据采集接口实时获取互联网平台的多模态用户行为数据流进行多模态融合分析，提取用户行为联合特征； 基于所述用户行为联合特征进行危险行为分析，计算行为风险概率进行时空上下文关联，构建行为风险图谱； 遍历所述行为风险图谱激活动态报警机制生成分级报警指令，将所述分级报警指令进行加密处理，将加密报警报文发送至接收终端，生成报警响应反馈数据； 根据所述报警响应反馈数据进行增量学习，根据学习结果映射至所述行为风险图谱进行更新，生成分级报警优化指令； 其中，通过数据采集接口实时获取互联网平台的多模态用户行为数据流进行多模态融合分析，提取用户行为联合特征，方法包括： 基于所述多模态用户行为数据流进行特征分析，获得多模态特征参数； 将所述多模态特征参数进行注意力加权计算，获得多个注意力权重； 按照所述多个注意力权重将所述多模态特征参数进行融合，获得初始融合特征； 将所述初始融合特征进行维度统一处理，获得主要特征参数进行归一化映射，构建所述用户行为联合特征； 其中，基于所述用户行为联合特征进行危险行为分析，计算行为风险概率进行时空上下文关联，构建行为风险图谱，方法包括： 调取互联网平台的历史危险行为日志，构建危险行为特征库； 将所述用户行为联合特征作为索引对所述危险行为特征库进行检索匹配，生成匹配结果，所述匹配结果包含数据匹配度； 按照所述数据匹配度对所述用户行为联合特征的单个行为事件进行风险计算，获得多个行为风险概率值； 基于所述用户行为联合特征进行时空上下文分析，构建时空特征向量； 将所述多个行为风险概率值与所述时空特征向量进行时空关联计算，获得时空风险分布图，所述时空风险分布图包含行为风险概率； 根据所述行为风险概率进行时空加权，构建所述行为风险图谱； 其中，根据所述报警响应反馈数据进行增量学习，根据学习结果映射至所述行为风险图谱进行更新，生成分级报警优化指令，方法包括： 将所述报警响应反馈数据作为训练样本进行增量学习，获得学习结果； 集成所述学习结果遍历所述报警响应反馈数据进行动态识别，确定危险行为信息； 将所述危险行为信息映射至所述行为风险图谱对所述行为风险概率进行重计算，获得行为风险优化概率； 基于所述行为风险优化概率遍历图谱节点进行风险分析，获得节点风险值变化参数； 根据所述节点风险值变化参数对节点边进行权重更新，获得边连接更新权重； 按照所述节点风险值变化参数、所述边连接更新权重对所述行为风险图谱进行拓扑更新，生成分级报警优化指令。

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