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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于多特征融合的恶意信息检测方法、装置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：CN115759110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211359512.8，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于多特征融合的恶意信息检测方法、装置及系统是由李暾;牛瑞草;帅垚;陈莉;李茜;庞育才;肖云鹏;王国胤设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多特征融合的恶意信息检测方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明属于网络信息处理领域，具体涉及一种基于多特征融合的恶意信息检测方法、装置及系统；所述方法包括获取社交网络平台的传播信息，得到源文本、评论文本的句子级语义向量和源文本的字符级语义向量；分别得到源文本特征和评论文本特征；进行处理后得到源文本特征检测结果和评论文本特征检测结果；根据用户关系属性，构建出用户节点与其邻居节点之间的信息传播树，按照信息传播树构建出传播子图，对传播子图向量化，得到传播特征；进行处理后得到传播特征检测结果；采用基于时变函数的融合方法对源文本特征检测结果、评论文本特征检测结果与传播特征检测结果进行融合，检测出恶意信息。本发明能够更精确的尽早完成恶意信息的检测。

本发明授权基于多特征融合的恶意信息检测方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征融合的恶意信息检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取社交网络平台的传播信息，所述传播信息包括信息文本和用户关系属性； 对信息文本进行语义化编码，得到源文本和评论文本的句子级语义向量，以及源文本的字符级语义向量； 根据源文本的字符级语义向量得到源文本特征；根据源文本和评论文本的句子级语义向量得到语义相关度，得到评论文本特征； 将源文本特征和评论文本特征进行处理，得到源文本特征检测结果和评论文本特征检测结果； 根据用户关系属性，构建出用户节点与其邻居节点之间的信息传播树，按照信息传播树构建出传播子图，对传播子图向量化，得到传播特征； 将传播特征进行处理，得到传播特征检测结果； 采用基于时变函数的融合方法将源文本特征检测结果、评论文本特征检测结果与传播特征检测结果进行融合，检测出恶意信息；所述采用基于时变函数的融合方法将文本特征检测结果与传播特征检测结果进行融合包括根据信息传播树的拓扑结构确定出当前信息文本所处的传播阶段，按照当前信息文本所处的传播阶段对各文本特征检测结果和传播特征检测结果以自适应权重进行融合。

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重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2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”。

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