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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异常行为检测方法、装置、设备及计算机可读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：CN114078008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202010840924.8，技术领域涉及：G06Q20/38；该发明授权异常行为检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质是由程哲豪;董井然;陈守志设计研发完成，并于2020-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常行为检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种异常行为检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质；方法包括：从第一预设对象模型中，获取与第一目标对象对应的第一目标子模型；基于预设模型参数，从第一目标子模型中确定异常数据量，对比目标数据量和异常数据量，确定与待检测行为信息对应的第一检测结果；从第二预设对象模型中，获取与第二目标对象对应的且与第一目标子模型的相似度最高的第二目标子模型；获取第二目标子模型对应的目标最大数据量，对比目标数据量和目标最大数据量，确定与待检测行为信息对应的第二检测结果；结合第一检测结果和第二检测结果，确定待检测行为信息的目标检测结果。通过本申请实施例，能够提升异常行为检测的准确度。

本发明授权异常行为检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种异常行为检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测行为信息，所述待检测行为信息包括第一目标对象、第二目标对象和目标数据量； 获取行为信息样本； 依据第一预设对象类型对所述行为信息样本进行聚合，得到与每个第一对象对应的数据量集合，依据所述数据量集合，构建与所述每个第一对象对应的第一子模型，从而得到与各个第一对象对应的第一预设对象模型； 依据第二预设对象类型对所述行为信息样本进行聚合，得到与每个第二对象对应的第一对象集合和最大数据量； 遍历所述第一对象集合，基于所述第一预设对象模型中与当前第一对象对应的待更新子模型，构建至少一个第二对象子模型； 将所述至少一个第二对象子模型与所述最大数据量，组合为与所述每个第二对象对应的第二子模型，从而得到与各个第二对象对应的第二预设对象模型； 从所述第一预设对象模型中，获取与所述第一目标对象对应的第一目标子模型； 基于预设模型参数，从所述第一目标子模型中确定异常数据量，对比所述目标数据量和所述异常数据量，确定与所述待检测行为信息对应的第一检测结果； 从所述第二预设对象模型中，获取与所述第二目标对象对应的且与所述第一目标子模型的相似度最高的第二目标子模型； 获取所述第二目标子模型对应的目标最大数据量，对比所述目标数据量和所述目标最大数据量，确定与所述待检测行为信息对应的第二检测结果； 结合所述第一检测结果和所述第二检测结果，确定所述待检测行为信息的目标检测结果。

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