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龙图腾网获悉深圳合纵富科技有限公司申请的专利一种IC卡交易数据的异常监控评估方法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：CN118886913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411341196.0，技术领域涉及：G06Q20/40；该发明授权一种IC卡交易数据的异常监控评估方法是由曾文峰;周辉宝;刘杰;汤冬勇;曾辉霞设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种IC卡交易数据的异常监控评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及金融交易安全技术领域，具体涉及一种IC卡交易数据的异常监控评估方法，包括：S1、利用IC卡的历史交易数据获取IC卡交易的基准数据；S2、利用IC卡的实时交易数据基于动态核主成分分析获取IC卡实时交易的非线性特征数据；S3、根据所述IC卡实时交易的非线性特征数据基于支持向量机构建IC卡交易异常监控模型；S4、利用所述IC卡交易的基准数据与IC卡交易异常监控模型进行比对分析得到IC卡交易数据的异常监控评估结果；与现有技术相比，本发明能够适应不断变化的交易环境，显著提高IC卡交易异常监控的效率，减少误报和漏报，有效提升了异常检测的实时性和准确性，从而提升整体的交易安全性和用户体验。

本发明授权一种IC卡交易数据的异常监控评估方法在权利要求书中公布了：1.一种IC卡交易数据的异常监控评估方法，其特征在于，包括：S1、利用IC卡的历史交易数据获取IC卡交易的基准数据；S1-1、采集IC卡的历史交易数据；S1-2、根据所述IC卡的历史交易数据分别获取IC卡的历史交易正常数据和历史交易异常数据；S1-3、根据所述IC卡的历史交易正常数据和历史交易异常数据获取对应IC卡交易的比对基准；S1-3-1、根据所述IC卡的历史交易正常数据进行时间划分处理获取对应IC卡的历史交易正常数据随时序变化的数据趋势；S1-3-2、利用所述IC卡的历史交易正常数据根据对应时序变化的数据趋势获取对应的交易金额数据特征、交易量数据特征、地理位置数据特征和交易频率数据特征作为正向比对基准；S1-3-3、根据所述IC卡的历史交易异常数据进行时间划分处理获取对应交易异常数据的时间特征；S1-3-4、利用所述IC卡的历史交易异常数据根据对应交易异常数据的时间特征获取对应的交易量特征与交易金额特征作为负向比对基准；S1-3-5、利用所述正向比对基准和负向比对基准作为IC卡交易的比对基准；S1-4、根据所述IC卡的历史交易正常数据得到IC卡交易的动态基准；S1-4-1、根据所述IC卡的历史交易正常数据按交易时间划分处理分别获取对应IC卡历史交易的正常时间序列数据；S1-4-2、根据所述IC卡历史交易的正常时间序列数据基于指数平滑计算获取交易正常的动态基线；S1-4-3、根据所述交易正常的动态基线获取对应IC卡交易正常的动态阈值；S1-4-4、利用所述交易正常的动态基线和IC卡交易正常的动态阈值作为IC卡交易的动态基准；S1-5、利用所述IC卡交易的比对基准和IC卡交易的动态基准作为IC卡交易的基准数据；S2、利用IC卡的实时交易数据基于动态核主成分分析获取IC卡实时交易的非线性特征数据；S2-1、获取当前时刻t作为IC卡实时交易数据的采集起始时刻；S2-2、获取t时刻对应的IC卡的实时交易金额与实时交易量作为IC卡实时交易特征数据；S2-3、利用所述IC卡的实时交易特征数据构建时滞矩阵；S2-3-1、根据IC卡的实时交易特征数据获取交易量与交易金额的线性映射；S2-3-2、根据所述交易量与交易金额之间的线性映射获取对应t时刻的交易量数据作为实时交易量数据；S2-3-3、根据所述实时交易量数据分别获取对应t-1时刻的交易量数据和t-2时刻的交易量数据作为IC卡的前置交易数据；S2-3-4、获取t-2时刻与t时刻的时间间隔内对应的交易量数据作为时滞窗口；S2-3-5、利用所述IC卡的前置交易数据和时滞窗口构建时滞特征向量： ；S2-3-6、根据所述时滞特征向量基于时滞窗口构建时滞矩阵X： ；其中，交易量与交易金额之间的线性映射为一对一的线性数学关系；特征向量中△ti-n表示第i笔交易和第i-n笔交易之间的时间差数据，amounti-n表示第i-n笔交易的交易金额数据；矩阵中的m是总交易量，n是时滞窗口长度，为t时刻与t-2时刻的时间间隔内对应的交易量数据的大小；S2-4、根据所述时滞矩阵基于核主成分分析获取IC卡实时交易的非线性特征数据；S2-4-1、根据时滞矩阵的数据基于高斯核函数进行核映射得到核矩阵；S2-4-2、利用所述核矩阵进行中心化处理得到对应特征分解数据；S2-4-3、根据所述特征分解数据进行核主成分分析得到IC卡实时交易的非线性特征数据；S2-4-3-1、根据所述特征分解数据得到影响IC卡异常交易的交易量、交易时间、交易地点、交易频率和交易金额之间的非线性特征关系；S2-4-3-2、利用非线性特征关系进行核主成分分析得到交易时间、交易量与交易金额之间的主要非线性特征关系数据作为IC卡实时交易的非线性特征数据；S3、根据所述IC卡实时交易的非线性特征数据基于支持向量机构建IC卡交易异常监控模型；S4、利用所述IC卡交易的基准数据与IC卡交易异常监控模型进行比对分析得到IC卡交易数据的异常监控评估结果；其中，所述IC卡的历史交易数据包括交易金额、交易地点、交易量、交易时间，所述IC卡的历史异常交易数据为交易地点或交易时间超出持卡人常规使用地区或时间范围、交易金额超出持卡人历史交易金额的平均值，短时间内的交易量超出持卡人历史短时间内交易量的平均值；不同的交易地点对应不同的交易金额和交易量，不同的交易时间对应不同的交易频率和交易金额，交易量、交易时间、交易地点、交易频率与交易金额之间的非线性特征关系为多对一的非线性数学关系，所述主要非线性特征关系为影响IC卡交易的关键非线性特征关系，不同的交易时间对应不同的交易金额，不同的交易量对应不同的交易金额，交易时间、交易量与交易金额之间存在多对一的非线性数学关系。

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