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龙图腾网恭喜西南财经大学申请的专利基于多模态数据融合的持续金融欺诈检测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：CN119991293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510460875.8，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权基于多模态数据融合的持续金融欺诈检测方法及系统是由杨新;梁昊扬;曹雪梅;周亚晶;王向坤;魏兵军;王杨扬设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合的持续金融欺诈检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态数据融合的持续金融欺诈检测方法及系统，属于金融欺诈检测技术领域，方法包括：提取不同模态金融交易样本的特征，对不同模态样本特征进行对齐处理；基于自编码器生成交易样本的重构样本；采用重构样本、新数据对检测模型进行训练，再执行金融欺诈检测。通过对齐不同模态样本的特征，能够有效获取不同模态数据的互补信息，进而提高欺诈检测的准确率。采用新数据对检测模型进行训练，能够使模型实时吸纳未知数据类型；同时，重构样本能够补充当前多模态金融交易样本的特征覆盖范围，采用重构样本、新数据对模型进行训练，能够避免因仅关注新数据而导致模型遗忘历史特征，并防止重新使用旧数据导致的隐私泄露的问题。

本发明授权基于多模态数据融合的持续金融欺诈检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的持续金融欺诈检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取多模态金融交易样本，包括文本数据、时间序列数据、图结构数据； S2：提取不同模态金融交易样本的特征，对不同模态金融交易样本的特征进行对齐处理； S3：基于自编码器生成金融交易样本的重构样本； S4：采用重构样本、新增加的金融交易样本对检测模型进行训练； S5：利用完成训练的检测模型执行金融欺诈检测，并输出检测结果； 所述基于自编码器生成原始金融交易样本的重构样本步骤之后，还包括： 对重构样本进行聚类处理，得到在特征空间内呈现为球体区域的聚类结果； 采用球体区域的质心作为当前球体区域内所有重构样本的代表样本； 采用代表样本、新增加的金融交易样本构成的数据集对检测模型进行训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西南财经大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市青羊区光华村街55号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。