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龙图腾网恭喜北京齐尔布莱特科技有限公司申请的专利一种异常行为检测方法、计算设备及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：CN114493250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210083460.X，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种异常行为检测方法、计算设备及可读存储介质是由邓永国;范光亮设计研发完成，并于2022-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异常行为检测方法、计算设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种异常行为检测方法、计算设备及可读存储介质，该方法包括步骤：获取行为数据样本集，行为数据样本集包括多个行为数据样本；将行为数据样本集中的行为数据样本输入到训练好的自编码器中进行处理，得到输出数据；基于输入的行为数据样本和输出数据，确定每个行为数据样本对应的样本误差；基于所有行为数据样本对应的样本误差，确定第一阈值；基于每个行为数据样本的样本误差和第一阈值，得到每个行为数据样本对应的第一风险评分；至少基于第一风险评分确定行为数据样本是否异常。

本发明授权一种异常行为检测方法、计算设备及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，在计算设备中执行，所述方法包括步骤：获取行为数据样本集，所述行为数据样本集包括多个行为数据样本；将行为数据样本集中的行为数据样本输入到训练好的自编码器中进行处理，得到输出数据，所述自编码器为变分自编码器，所述变分自编码器包含编码器、解码器和损失函数，通过损失函数的计算得知输入到变分自编码器的行为数据样本与变分自编码器输出的输出数据之间的差异，通过梯度下降对损失进行重构，使输入和输出数据之间的差异减小；基于输入的行为数据样本和输出数据，确定每个行为数据样本对应的样本误差；基于所有行为数据样本对应的样本误差，确定第一阈值，且每隔预定周期按该周期内全量样本的样本误差的特定分位数重新确定第一阈值；基于每个行为数据样本的样本误差和所述第一阈值，得到每个行为数据样本对应的第一风险评分，所述每个行为数据样本对应的第一风险评分通过下述公式计算：model_scorexi＝sigmoidlogRMSEi-logthreshold，其中，model_scorexi为行为数据样本xi对应的第一风险评分，RMSEi为行为数据样本xi对应的均方根误差，threshold为第一阈值；至少基于第一风险评分确定行为数据样本是否异常，包括，基于预定异常行为检测策略对所述行为数据样本集进行评估，得到每个行为数据样本对应的第二风险评分，将所述第一风险评分和第二风险评分进行融合处理，得到每个行为数据样本对应的第三风险评分，基于所述第三风险评分确定行为数据样本是否异常，具体包括基于所述所有行为数据样本对应的第三风险评分，确定风险评估等级的阈值，基于所述风险评估等级的阈值，确定行为数据样本对应的风险评估等级。

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