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龙图腾网获悉白鸽在线(厦门)数字科技股份有限公司申请的专利一种保险在线支付交易安全实时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：CN120765247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510925016.1，技术领域涉及：G06Q20/38；该发明授权一种保险在线支付交易安全实时检测方法及系统是由涂锦波;施文铮;柯葳彬;刘晓敏;陈少煌;潘剑锋;戴德明;林淮矿设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种保险在线支付交易安全实时检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及支付交易安全检测技术领域，公开了一种保险在线支付交易安全实时检测方法及系统，方法包括：获取宏观交易特征与微观动力学数据；通过认知动力学模型生成用户认知参数；融合宏观特征与认知参数构建混合向量；映射混合向量至势场，计算即时风险值；基于向量变化与势场梯度计算风险趋势；综合风险值与趋势指标，检测安全等级；系统包括：数据获取模块；认知参数生成模块；状态向量构建模块；风险势能计算模块；路径趋势分析模块；风险等级决策模块。本发明构建统一的混合状态向量，对源自宏观交易环境与微观用户行为的异构数据的深度融合与一体化表征，解决了现有技术识别因跨维度特征耦合而涌现的复杂风险模式的根本性缺陷。

本发明授权一种保险在线支付交易安全实时检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种保险在线支付交易安全实时检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过服务器与客户端分别获取当前支付会话中的宏观交易特征，及表征用户物理操作的微观行为动力学数据； S2、将用户物理操作的微观行为动力学数据输入至预设的、用以描述人类决策与运动控制过程的认知动力学模型中进行在线推断，生成表征所述用户物理操作本源真实性的认知参数； S3、以获取的所述宏观交易特征与生成的所述用户物理操作本源真实性的认知参数为输入，构建表征当前支付会话统一状态的混合状态向量； S4、将所述统一状态的混合状态向量映射至预设的交易真实性势场中，计算出表征当前即时风险的风险势能值； S5、基于所述统一状态的混合状态向量随时间的变化量以及所述预设的交易真实性势场的梯度，计算出表征风险演化方向的路径趋势指标； S6、依据计算出的所述当前即时风险的风险势能值与所述风险演化方向的路径趋势指标，综合检测当前支付会话的安全风险等级； 步骤S2中，所述将用户物理操作的微观行为动力学数据输入至预设的、用以描述人类决策与运动控制过程的认知动力学模型中进行在线推断的步骤包括： 利用所述认知动力学模型中耦合的吸引子网络模型与随机微分方程模型，分别对用户的运动意图决策过程与物理运动执行过程进行建模； 采用在线滤波估计算法，根据微观行为动力学数据，反向求解所述认知动力学模型中的隐变量，所述隐变量包括用户的认知负荷状态； 基于反向求解出的所述认知负荷状态、以及表征运动控制特性的阻尼系数与噪声强度，生成所述认知参数； 其中，所述随机微分方程模型为： ； 式中，表征指针或触控点速度向量的瞬时变化量，为表征运动意图对实际物理运动的吸引强度的一标量参数，是表征由吸引子网络模型推断出的、随时间变化的运动意图向量的隐变量，是可观测的指针或触控点的实时位置向量，是依赖于认知负荷的阻尼系数，表征了运动中的粘滞效应，认知负荷越高，阻尼越大；是可观测的指针或触控点的实时速度向量；是依赖于认知负荷的控制噪声强度，表征了运动控制的精准度，认知负荷越高，噪声越大，精细控制能力越差；为表征用户当前的认知负荷状态的核心隐变量；是标准的二维维纳过程，用以模拟人类神经控制系统中固有的随机性。

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