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龙图腾网恭喜南京博晟宇网络科技有限公司申请的专利涉诈APP多模态特征向量嵌入器的训练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：CN119293760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411826556.6，技术领域涉及：G06F21/12；该发明授权涉诈APP多模态特征向量嵌入器的训练方法及系统是由阮宝江;刘睿;刘晶;蒋丹设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本涉诈APP多模态特征向量嵌入器的训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了涉诈APP多模态特征向量嵌入器的训练方法及系统，涉及计算机安全技术领域，该方法的步骤包括：当用户提供保护权限后，收集应用的基本信息和用户行为数据；计算当前涉诈风险值，并设置初始涉诈风险阈值，当当前涉诈风险值大于初始涉诈风险阈值时，运行双层训练嵌入策略，通过结合浅层前馈神经网络模型和深度涉诈APP特征分类模型构成涉诈APP判断模型；当当前涉诈风险值小于或等于初始涉诈风险阈值时，直接运行自适应数据迁回策略，根据APP活跃状态和涉诈风险值得到迁回周期；本发明平衡了模型训练效率和实时响应能力，并使系统能够灵活适应不同数据质量，避免模型性能受噪声数据或低质量数据的影响。

本发明授权涉诈APP多模态特征向量嵌入器的训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.涉诈APP多模态特征向量嵌入器的训练方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、当用户提供保护权限后，收集应用的基本信息和用户行为数据；S2、根据所述应用的基本信息和用户行为数据计算当前涉诈风险值，并设置初始涉诈风险阈值，当所述当前涉诈风险值大于所述初始涉诈风险阈值时，送入步骤S3，当所述当前涉诈风险值小于或等于所述初始涉诈风险阈值时，送入步骤S4；S3、设置双层训练嵌入策略，所述涉诈风险值作为双层训练嵌入策略的输入，通过结合浅层前馈神经网络模型和深度涉诈APP特征分类模型构成涉诈APP判断模型，并输出所述涉诈APP判断模型的F1指标作为模型精度数据；所述双层训练嵌入策略由涉诈APP判断模型实现，所述涉诈APP判断模型由浅层前馈神经网络模型和深度涉诈APP特征分类模型构成；所述浅层前馈神经网络模型输入层由当前用户行为特征向量和当前涉诈风险值特征向量组成；所述用户行为特征向量包括将当前用户在使用当前应用过程中的历史点击行为模式、互动行为模式和访问时长模式转换成用户行为特征向量；所述当前涉诈风险值特征向量通过将当前涉诈风险值转换成特征向量得到；则浅层前馈神经网络模型前馈过程为，其中，表示所述浅层前馈神经网络模型的输出，表示激活函数sigmoid，表示该模型的权重矩阵，表示偏置向量；若，判断当前APP为非涉诈类型；若，判断当前APP为涉诈类型；若，则运行深度涉诈APP特征分类模型；S4、设置自适应数据迁回策略，根据APP活跃状态和涉诈风险值得到迁回周期，迁回至S2中。

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