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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种行为指纹数据增强的身份鉴别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：CN115828209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211579773.0，技术领域涉及：G06F21/32；该发明授权一种行为指纹数据增强的身份鉴别方法及系统是由杨灿;朱莹莹;李嘉豪设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种行为指纹数据增强的身份鉴别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种行为指纹数据增强的身份鉴别方法及系统，该方法包括下述步骤：对历史、匿名行为日志记录进行数据预处理得到非匿名数据集和匿名数据集；根据非匿名数据集提取联合扩展行为特征；提取非匿名数据集中用户的特征向量并做数据增强；构建并训练用户识别模型；计算不同度量公式的识别准确度作为对应方法的权重；合并训练集和验证集重新训练网络，测试集输入训练后的模型得到每个匿名用户与每个已知用户的相似度得分；合并多个验证集得到模板库，根据度量公式计算相似度得分；根据相似度得分矩阵以及各分类器的权重，融合多个分类器识别匿名用户身份。本发明取得了更好的身份识别效果，同时为利用频率特征识别用户身份提供新的角度。

本发明授权一种行为指纹数据增强的身份鉴别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种行为指纹数据增强的身份鉴别方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取历史行为日志记录和匿名行为日志记录，对历史行为日志记录、匿名行为日志记录进行数据预处理，得到非匿名数据集和匿名数据集，非匿名数据集按时间划分得到多个非匿名数据子集； 基于非匿名数据集，根据特征提取算法SURE+得到联合扩展行为特征； 根据联合扩展行为特征提取多个非匿名数据子集中用户的特征向量，选择一个作为验证集，其余的作为训练集，并对训练集做初步的数据增强，根据联合扩展行为特征提取匿名数据集中用户的特征向量得到测试集； 构建基于卷积神经网络的用户识别模型，包括归一化层、卷积层、残差连接及多个通道结果的拼接，将经过初步数据增强后的训练集输入到用户识别模型，进行数据增强训练，得到训练后的用户识别模型，将验证集输入到训练后的用户识别模型，调整超参数并更新用户识别模型的权重值； 多次随机擦除验证集某一个时间区间的记录，得到增强后的验证集，将增强后验证集输入训练好的用户识别模型，得到识别准确度作为基于卷积神经网络的用户识别模型此分类器的权重，同时，每种度量方式也分别对应一个分类器，基于不同的度量公式计算增强后验证集的识别准确度为对应分类器的权重值； 将训练集和验证集合并输入到用户识别模型中，重新训练用户识别模型，将测试集输入重新训练后的用户识别模型，得到每个匿名用户与每个已知用户的相似度得分，合并多个验证集得到模板库，根据度量公式计算测试集的样本与模板库的相似度得分； 基于多个相似度得分构建相似度得分矩阵，根据相似度矩阵和各分类器的权重，加权求和得到最终的相似度矩阵，融合多个分类器识别匿名用户身份。

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华南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381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”。