公开(公告)号：CN119848629B

公开(公告)日：2025-05-20

申请号：CN202510308072.0

申请日：2025-03-17

Applicant: 西南财经大学

Inventor： 杨新 ,  曹雪梅 ,  魏兵军 ,  任灵飞 ,  杨晓龙 ,  赵家浩

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464 ,  G06Q40/04

Abstract: 本发明公开了一种针对数据动态变化的持续异常交易检测方法及系统，属于异常交易检测领域，方法、包括：为各待退出数据样本分配一个伪标签，形成新的训练对；在检测模型的输出层增加一扩展分类头；采用新的训练对对检测模型进行微调训练，仅根据扩展分类头进行反向传播；裁剪检测模型的扩展分类头后执行异常交易检测任务，输出交易检测结果。通过微调训练并仅根据扩展分类头进行反向传播，使伪类别对应的决策空间移至与模型原有正常检测决策边界不同的位置，并通过裁剪扩展分类头使伪类别对应的决策空间失活，进而有效擦除待退出数据在模型中的贡献，能够避免对模型已有检测能力造成破坏，从而保证检测的准确性与稳定性。

公开(公告)号：CN119848629A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510308072.0

申请日：2025-03-17

Applicant: 西南财经大学

Inventor： 杨新 ,  曹雪梅 ,  魏兵军 ,  任灵飞 ,  杨晓龙 ,  赵家浩

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464 ,  G06Q40/04

Abstract: 本发明公开了一种针对数据动态变化的持续异常交易检测方法及系统，属于异常交易检测领域，方法、包括：为各待退出数据样本分配一个伪标签，形成新的训练对；在检测模型的输出层增加一扩展分类头；采用新的训练对对检测模型进行微调训练，仅根据扩展分类头进行反向传播；裁剪检测模型的扩展分类头后执行异常交易检测任务，输出交易检测结果。通过微调训练并仅根据扩展分类头进行反向传播，使伪类别对应的决策空间移至与模型原有正常检测决策边界不同的位置，并通过裁剪扩展分类头使伪类别对应的决策空间失活，进而有效擦除待退出数据在模型中的贡献，能够避免对模型已有检测能力造成破坏，从而保证检测的准确性与稳定性。