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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利一种基于人工智能的数据安全溯源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：CN120185949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510667930.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于人工智能的数据安全溯源方法及系统是由庄须强;侯剑;张敬仁;谭俏俏;刘方爱;李田来;苑兆忠;吕洪宾;王奎锋设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的数据安全溯源方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的数据安全溯源方法及系统，属于数据安全溯源领域，该方法包括以下步骤：从数据源收集与异常数据相关的信息以及历史异常数据，并对数据进行清洗与标准化处理；从数据中提取用户的访问数据，同时提取历史异常数据的攻击手段；剔除不能识别历史攻击手段的模型，并基于现有数据条件进一步对模型筛选和分类，最后随机组合余留模型形成双模型并训练调参以及筛选；通过双模型生成攻击路径，筛选攻击路径中的节点，对剩余节点进行溯源分析；本发明提出基于人工智能的数据安全溯源方法及系统，经筛选组合模型、构建路径筛分节点，能够实现对异常数据的高效精准溯源，显著提升数据安全防护体系的对抗能力与响应效率。

本发明授权一种基于人工智能的数据安全溯源方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的数据安全溯源方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、从数据源收集与异常数据相关的信息以及历史异常数据，并对数据进行清洗与标准化处理； S2、从数据中提取用户的访问数据，同时提取历史异常数据的攻击手段； S3、剔除不能识别历史攻击手段的模型，并基于现有数据条件进一步对模型筛选和分类，最后随机组合余留模型形成双模型并训练调参以及筛选； S31、收集多种基础模型，存储至模型数据库； S32、将历史攻击手段作为样本，计算模型的召回率，保留召回率≥90％的模型，将其他模型从数据库中剔除； S321、从攻击样本库中抽取覆盖所有已知攻击类型的数据，并标注每条数据的真实攻击类型，同时将其划分为训练集与测试集； S322、将测试集输入模型数据库中的每个候选模型，记录每个模型对每类攻击的检测结果； S323、按攻击类型计算召回率，保留召回率≥90％的模型，并将其他模型剔除； S33、建立已知攻击类和潜在异常类这两种标签，并使用已知攻击类和潜在异常类标签将模型划分为A类和B类； S34、基于现有数据的具体条件进一步对模型筛选，最后随机组合余留的两类标签内的模型形成双模型并训练调参以及筛选； S341、首先根据数据量来进行筛选，数据量少时剔除需大数据量的模型，再根据特征维度来进行筛选，剔除与现有数据特征维度不匹配的模型，最后根据在线检测要求，剔除推力速度不达标的模型； S342、从A类池中随机选择1个模型，从B类池中随机选择1个模型，形成多个双模型组合，并定义模型分工，模型A定义为显性行为链追踪，模型B定义为隐性关联分析； S343、设置异常分阈值，由B类模型筛选Top10％高异常分数据，再由A类模型二次分类，联合优化B类异常阈值和A类置信度阈值，最后设定A类输出权重和B类异常分权重，计算总置信度具体公式为： Z＝0.7·ZA+0.3·ZB； 其中，Z为计算后的总置信度，ZA为A类模型置信度，ZB为B类模型异常分； S344、计算精确率与召回率，并根据精确率与召回率获得F1分数，设置约束条件误报率≤5％，响应延迟≤100ms，获得最佳双模型组合； S4、通过双模型生成攻击路径，筛选攻击路径中的节点，对剩余节点进行溯源分析。

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