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龙图腾网恭喜福州市公安局;福建警察学院;杭州安恒信息技术股份有限公司申请的专利一种多方风险标签实时数据处理方法及系统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：CN119766418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510253527.3，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权一种多方风险标签实时数据处理方法及系统是由林董希;魏惠斌;黄逸歆;张美璟;方怀康;徐康睿设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多方风险标签实时数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多方风险标签实时数据处理方法及系统，所述方法包括以下步骤：数据方获取本地用户风险标签数据，并通过标签对齐处理生成对齐后的数据集进行秘密分享或同态加密处理；任务参与方获取加密数据，基于所述加密数据进行联合训练，生成基础模型，将训练完成的基础模型部署至业务系统；通过业务系统持续采集新增用户风险标签数据，对新增数据进行标签对齐处理，再通过秘密分享或同态加密进行密态处理；基于密态增量数据进行联合训练，生成增量模型；结合基础模型与增量模型进行模型融合，生成融合模型替换基础模型部署至业务系统。本发明可提高多方风险标签实时数据处理的计算效率，满足了业务系统对低时延的要求。

本发明授权一种多方风险标签实时数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多方风险标签实时数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：多个数据提供方获取本地用户风险标签数据，并通过标签对齐处理生成对齐后的数据集，对对齐后的数据集进行秘密分享或同态加密处理；任务参与方获取加密数据，基于所述加密数据进行联合训练，生成基础模型，将训练完成的基础模型部署至业务系统；通过业务系统持续采集新增用户风险标签数据，对新增数据进行标签对齐处理，再通过秘密分享或同态加密进行密态处理；基于密态增量数据进行联合训练，生成增量模型；所述联合训练采用联邦学习架构，各参与方使用本地数据训练局部模型，并通过安全聚合机制更新全局模型；结合基础模型与增量模型进行模型融合，生成融合模型替换基础模型部署至业务系统，所述模型融合的方法具体为：处理增量数据，使其特征分布与基础模型输入一致，生成基础模型和增量模型的预测结果；将基础模型作为教师模型，增量模型作为学生模型，训练一个融合模型，损失函数为： 式中，为温度常数，用于控制软化程度，表示Softmax函数，为基础模型的预测结果，为增量模型的预测结果，表示和的相对熵；计算基础模型和增量模型的验证集性能，根据验证集性能为基础模型和增量模型分配权重，使用加权平均法对基础模型和增量模型的输出进行融合；所述加权平均法中，基础模型权重和增量模型权重通过贝叶斯优化动态调整。

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福州市公安局;福建警察学院;杭州安恒信息技术股份有限公司，其通讯地址为：350000 福建省福州市鼓楼区津门路11号；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”。