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申请/专利权人：企享云(北京)信息技术有限公司;企享云(广州)信息技术有限公司

摘要：本发明提供基于通用大模型的公共服务系统跨域安全交互方法及系统，涉及安全技术领域，包括接收来自财会用户终端的业务查询请求,利用请求识别模型对业务查询请求的来源进行身份验证;使用基于图神经网络的请求合法性检测模型;若无合规风险，则将财会特征输入预训练的财会领域通用大模型,利用财会领域通用大模型对财会特征进行多层次的表征学习,通过注意力机制聚焦到业务查询请求的关键信息点,并结合财会领域知识图谱开展深度语义推理,构建起符合业务查询请求的业务逻辑关系网络,生成多维度的上下文信息,输出针对业务查询请求的初步回复结果。

主权项：1.基于通用大模型的公共服务系统跨域安全交互方法，其特征在于，包括：接收来自财会用户终端的业务查询请求,利用请求识别模型对业务查询请求的来源进行身份验证,通过与财会人员信息数据库比对,判断业务查询请求是否具备相应的财会业务权限;对于身份验证通过的业务查询请求,使用自然语言处理技术进行语义解析,提取业务查询请求中包含的财会专业术语、业务场景的财会特征;使用基于图神经网络的请求合法性检测模型,以财会领域违规案例知识图谱为训练样本,判断业务查询请求是否存在财务造假、违法违规操作的合规风险;若无合规风险，则将财会特征输入预训练的财会领域通用大模型,利用财会领域通用大模型对财会特征进行多层次的表征学习,通过注意力机制聚焦到业务查询请求的关键信息点,并结合财会领域知识图谱开展深度语义推理,构建起符合业务查询请求的业务逻辑关系网络,生成多维度的上下文信息,输出针对业务查询请求的初步回复结果;对所述初步回复结果进行敏感信息扫描,使用基于深度学习的命名实体识别模型,识别所述初步回复结果中的各类敏感信息;根据自学习的脱敏策略生成模型,对不同种类、不同重要程度的敏感信息采取相应的脱敏处理,脱敏处理后,再使用隐私计算技术评估剩余回复内容的隐私泄露风险,若低于预设安全阈值,则判定为初步回复结果符合数据安全准则，作为最终回复结果。

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