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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于区块链的制造产业隐私数据安全保护系统与方法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：CN115659416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211382696.X，技术领域涉及：G06F21/64；该发明授权基于区块链的制造产业隐私数据安全保护系统与方法是由何强;冯政;蔡玉良;沈会明;王兴伟;吕英杰;黄敏;信俊昌;高哲明设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区块链的制造产业隐私数据安全保护系统与方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于区块链的制造产业隐私数据安全保护系统与方法，涉及网络安全技术领域。本发明提出了基于区块链安全验证的数据卸载架构，在区块链内部设计了一个智能合约，可以对用户数据进行安全监管、完整性监管和防篡改监管。利用区块链技术来监督工业数据的卸载,设计了一个智能合约，在卸载过程中审计数据，确保企业的隐私和安全。此外，使用一种基于AsynchronousAdvantageActor‑critic的工业数据卸载方案，解决区块链和智能工业组合带来的延迟和能耗成本问题。

本发明授权基于区块链的制造产业隐私数据安全保护系统与方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的制造产业隐私数据安全保护方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：收集制造产业的隐私数据； 移动设备用于从智能器械中收集工业数据，获得许可后，本地边缘服务提供商一方面允许移动设备在区块链网络上向本地卸载数据；另一方面将打包从制造产业收集的数据，参与全球区块链数据共享； 步骤2：对于隐私数据的处理任务进行卸载决策，并通过区块链智能合约技术，对于数据进行审计，保障卸载至边缘端数据的安全；具体的，针对数据卸载问题，设计了深度强化学习卸载ADRLO方案； 所述深度强化学习卸载ADRLO方案具体包括：基于智能合约技术的区块链上的数据安全监管过程，以及基于深度强化学习DRL的数据计算卸载算法； 其中基于深度强化学习DRL的数据计算卸载算法提出深度强化学习卸载ADRLO中的状态空间、动作空间和奖励函数作为一个马尔可夫决策过程定义如下： 1状态空间:状态空间描述了剩余资源的数量： ec：移动边缘计算服务器可用的计算资源 bw：用于工业移动边缘计算服务器的带宽资源 ag：由区块链审计合同提供的安全监管的最大天然气限额 因此，体系结构的状态表示为： State＝[ec,bw,ag] 2动作空间:将行动空间定义为四个向量集，分别为:卸载决策向量X,移动边缘计算服务器资源分配向量G，无线电资源带宽分配向量w，智能合约气体分配分配向量集g: X＝[X1,...,Xn,...,XN]，其中Xn为企业n分配给移动边缘计算服务器的计算任务比例； G＝[G1,...,Gn,...,GN]，其中Gn为企业n任务的移动边缘计算s计算资源大小； w＝[w1,...,wn,...,wN]，其中wn表示分配给企业n的无线传输速率的比率； g＝[g1,...,gn,...,gN]，其中gn为企业n的审计合约安全监督所消耗的气量； 因此，系统的动作表示为: Action＝[X,G,w,g]＝[X1,G1,w1,g1,...,XN,GN,wN,gN] 3奖励:智能体agent的任务是不断探索环境中的新行动，从而获得最大的奖励，agent为每个状态下的工业数据寻找最优卸载操作；目标是最小化体系结构中的总成本即任务计算成本和区块链验证成本；最小化延迟代价Ts,a和能量代价Es,a的总代价Cs,a，将奖励设置为: rs,a＝-Cs,a＝-Ts,a+Es,a＝-L 4ADRLO算法：策略函数πθa|s，即行动者将学习策略以获得最高奖励。

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