[發明專利]風險數據監測方法、裝置、系統、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210320247.6
• 申請日: 2022-03-29
• 公開（公告）號: CN114650179A
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發明（設計）人: 閆匯;楊明川
• 申請（專利權）人: 中國電信股份有限公司
• 主分類號: H04L9/40
• 分類號: H04L9/40;G06N3/04;G06N3/08;G06F21/62;G06F21/64
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 孫寶海

1.一種風險數據監測方法，其特征在于，包括：

獲取被監測對象的特征信息；

根據被監測對象的特征信息和預先通過中心節點確定的綜合風險評估參數，確定所述被監測對象的綜合風險評估結果，其中，所述綜合風險評估參數為所述中心節點對各個邊緣節點的風險評估參數進行聚合得到的參數，每個邊緣節點的風險評估參數包括：各個邊緣節點利用本地數據對風險評估模型訓練得到的模型參數及利用熵值法確定的一個或多個風險因子的權重參數。

2.一種風險數據監測方法，其特征在于，應用于中心節點，包括：

接收各個邊緣節點上傳的風險評估參數，每個邊緣節點的風險評估參數包括：各個邊緣節點利用本地數據對風險評估模型訓練得到的模型參數及利用熵值法確定的一個或多個風險因子的權重參數；

對各個邊緣節點的風險評估參數進行聚合，得到綜合風險評估參數，其中，所述綜合風險評估參數用于根據被監測對象的特征信息確定所述被監測對象的綜合風險評估結果。

3.根據權利要求2所述的風險數據監測方法，其特征在于，所述對各個邊緣節點的風險評估參數進行聚合，得到綜合風險評估參數包括：

對各個風險因子的權重參數進行歸一化處理，得到各個風險因子歸一化后的權重參數；

根據各個邊緣節點上傳的模型參數及各個風險因子歸一化后的權重參數，確定所述綜合風險評估參數。

4.根據權利要求2所述的風險數據監測方法，其特征在于，所述中心節點與各個邊緣節點基于可信執行環境進行通信。

5.一種風險數據監測方法，其特征在于，應用于邊緣節點，包括：

利用本地數據對風險評估模型訓練得到的模型參數；

利用熵值法確定的一個或多個風險因子的權重參數；

將模型參數和各個風險因子的權重參數確定為所述邊緣節點的風險評估參數，上傳至中心節點，其中，所述中心節點用于對各個邊緣節點的風險評估參數進行聚合，得到綜合風險評估參數，其中，所述綜合風險評估參數用于根據被監測對象的特征信息確定所述被監測對象的綜合風險評估結果。

6.根據權利要求5所述的風險數據監測方法，其特征在于，所述利用本地數據對風險評估模型訓練得到的模型參數包括：

獲取本地存儲的樣本數據；

根據所述樣本數據對風險評估模型進行訓練，獲取滿足收斂條件時的模型參數。

7.根據權利要求5所述的風險數據監測方法，其特征在于，所述邊緣節點通過如下公式確定各個風險因子的權重參數：

其中，w_j表示第j項風險因子的權重參數，E_j為第j項風險因子的熵值，j為正整數，m為風險因子的個數。

8.一種風險數據監測裝置，其特征在于，包括：

信息獲取模塊，用于獲取被監測對象的特征信息；

結果確定模塊，用于根據被監測對象的特征信息和預先通過中心節點確定的綜合風險評估參數，確定所述被監測對象的綜合風險評估結果，其中，所述綜合風險評估參數為所述中心節點對各個邊緣節點的風險評估參數進行聚合得到的參數，每個邊緣節點的風險評估參數包括：各個邊緣節點利用本地數據對風險評估模型訓練得到的模型參數及利用熵值法確定的一個或多個風險因子的權重參數。

9.一種風險數據監測裝置，其特征在于，包括：

參數接收模塊，用于接收各個邊緣節點上傳的風險評估參數，每個邊緣節點的風險評估參數包括：各個邊緣節點利用本地數據對風險評估模型訓練得到的模型參數及利用熵值法確定的一個或多個風險因子的權重參數；

參數聚合模塊，用于對各個邊緣節點的風險評估參數進行聚合，得到綜合風險評估參數，其中，所述綜合風險評估參數用于根據被監測對象的特征信息確定所述被監測對象的綜合風險評估結果。