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龙图腾网获悉成都新希望金融信息有限公司申请的专利基于传感器数据的欺诈识别方法、装置、电子设备及介质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：CN116011504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211740192.0，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权基于传感器数据的欺诈识别方法、装置、电子设备及介质是由吴枭;王渊;周智杰;吕文勇;汪劲松;金秋设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于传感器数据的欺诈识别方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于传感器数据的欺诈识别方法、装置、电子设备及介质，涉及信息处理领域，通过对传感器的关键数据进行状态锚定、动态传感处理和滤波处理，得到子模块时序数据和父模块时序数据，并分别建立子模块的LSTM基模型和父模块的LSTM基模型；利用子模块的LSTM基模型和父模块的LSTM基模型的输出数据训练集成学习树模型，获得欺诈识别集成学习树模型；将待测传感器数据分别输入LSTM基模型和欺诈识别集成学习树模型，得到欺诈预测数值，根据欺诈预测数值执行相应决策，通过将传感器数据进行转换，更有利于描述客观场景的数据，提升了模型的效果和可解释性，通过提供模型识别传感器数据判别用户是否存在欺诈行为。

本发明授权基于传感器数据的欺诈识别方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于传感器数据的欺诈识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取传感器的关键数据，并对所述传感器的关键数据进行状态锚定、动态传感处理和滤波处理，得到时序数据； 将所述时序数据进行模块切分得到子模块时序数据和父模块时序数据； 根据所述子模块时序数据和所述父模块时序数据分别建立子模块的LSTM基模型和父模块的LSTM基模型； 利用所述子模块的LSTM基模型和所述父模块的LSTM基模型的输出数据训练集成学习树模型，获得欺诈识别集成学习树模型； 将待测传感器数据分别输入所述LSTM基模型和所述欺诈识别集成学习树模型，得到欺诈预测数值，并根据所述欺诈预测数值执行相应决策； 所述传感器包括加速度传感器和陀螺仪传感器，所述对所述传感器的关键数据进行状态锚定的步骤，包括： 对所述加速度传感器和所述陀螺仪传感器的x、y和z轴分量计算向量模长，得到加速度向量数据和陀螺仪向量数据； 将所述加速度向量数据减去重力加速度，得到标准加速度向量数据； 取单一用户的所述标准加速度向量数据和所述陀螺仪向量数据的第一分位数值，分别记为单一标准加速度向量数据和单一陀螺仪向量数据； 对全量用户的单一标准加速度向量数据和单一陀螺仪向量数据求取第二分位数值，作为锚定误差范围； 定义状态锚定点。

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