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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利基于大模型的数据安全智能体的构建方法和装置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：CN120474842B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510964330.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于大模型的数据安全智能体的构建方法和装置是由王滨;陈达;王伟;管晓宏;林克章;陈加栋;王星设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的数据安全智能体的构建方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于大模型的数据安全智能体的方法，包括：当前边缘智能体在检测到未知潜在攻击时，向云端发起共识请求，所述共识请求包括安全威胁要素和证据数据；所述云端基于区块链存储的风险应对策略推理规则库和所述共识请求，调用至少三个其他边缘智能体通过投票判定所述未知潜在攻击为真实的新型未知攻击；所述云端根据所述安全威胁要素和所述证据数据进行增量学习，生成新型对抗样本，以所述安全威胁要素、所述证据数据和所述新型对抗样本为输入，通过云端贝叶斯网络量化所述新型未知攻击的风险等级，结合所述风险等级和所述安全威胁要素，制定风险应对策略，调度至少一个其他边缘智能体执行动态防御操作。

本发明授权基于大模型的数据安全智能体的构建方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的数据安全智能体的构建方法，其特征在于，所述方法应用于数据安全智能体系统，所述系统包括：多个边缘智能体和云端，所述方法包括： 当前边缘智能体在通过嵌入安全规则约束的边缘域大模型检测到未知潜在攻击时，向云端发起共识请求，所述共识请求包括安全威胁要素和证据数据； 所述云端基于区块链存储的风险应对策略推理规则库和所述共识请求，调用至少三个其他边缘智能体通过投票判定所述未知潜在攻击为真实的新型未知攻击； 所述云端根据所述安全威胁要素和所述证据数据进行增量学习，生成新型对抗样本，以所述安全威胁要素、所述证据数据和所述新型对抗样本为输入，通过云端贝叶斯网络量化所述新型未知攻击的风险等级，结合所述风险等级和所述安全威胁要素，制定风险应对策略，调度至少一个其他边缘智能体执行动态防御操作； 当前边缘智能体在通过所述边缘域大模型挖掘出高频攻击特征时，判定存在潜在攻击，所述当前边缘智能体对所述高频攻击特征进行轻量级特征编码，生成所述潜在攻击的安全威胁要素，其中所述安全威胁要素包括：攻击入口、攻击阶段特征， 所述当前边缘智能体将所述攻击入口作为边缘域贝叶斯网络的根节点，将所述攻击阶段特征作为所述边缘域贝叶斯网络的中间节点，将所述潜在攻击作为隐变量节点； 获取所述当前边缘智能体的证据数据，作为所述边缘域贝叶斯网络的观测值，量化所述潜在攻击的风险等级，将所述风险等级作为所述边缘域贝叶斯网络的局部网络参数上传至所述云端； 所述云端通过区块链，基于所述边缘域贝叶斯网络的局部网络参数更新所述云端的云端贝叶斯网络的全局网络参数。

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