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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种零信任的医疗网络安全免疫防御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：CN119892486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510214359.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种零信任的医疗网络安全免疫防御方法及系统是由何俊江;窦梓洋;郭仕恒;马莺芸;刘明熠;施苏桓设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种零信任的医疗网络安全免疫防御方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种零信任的医疗网络安全免疫防御方法及系统。所述方法包括：基于人工免疫系统构建异常行为特征数据库；基于所述异常行为特征数据库结合拉格朗日优化方法动态调整中央服务器分发给子服务器的疫苗资源；基于所述疫苗资源结合人工免疫算法优化防火墙的攻击检测规则，采用所述攻击检测规则进行网络攻击防御。也就是说，通过构建细粒度网络异常行为特征数据库，引入动态疫苗分发机制向医疗内部网络中的所有终端节点分发检测器，利用人工免疫算法进行异常检测，实现对每一次访问都进行严格的行为监控，及时发现、阻断并溯源攻击行为，利用上述技术能够应对当前医疗网络环境中的网络安全问题，弥补传统医疗网络安全边界防护的弊端。

本发明授权一种零信任的医疗网络安全免疫防御方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种零信任的医疗网络安全免疫防御方法，其特征在于，所述方法包括： 基于人工免疫系统构建异常行为特征数据库； 基于所述异常行为特征数据库结合拉格朗日优化方法动态调整中央服务器分发给子服务器的疫苗资源； 基于所述疫苗资源结合人工免疫算法优化防火墙的攻击检测规则，采用所述攻击检测规则进行网络攻击防御； 所述基于人工免疫系统构建异常行为特征数据库包括： 随机生成网络异常行为特征，并结合已知网络攻击行为数据集进行筛选，得到细粒度网络异常行为特征集合； 基于细粒度网络异常行为特征进行变异耐受操作，生成新网络异常行为特征扩展所述细粒度网络异常行为特征集合； 采用卷积神经网络对所述新网络异常行为特征进行细粒度分类，得到异常行为特征数据库； 所述基于所述异常行为特征数据库结合拉格朗日优化方法动态调整中央服务器分发给子服务器的疫苗资源包括： 采用时间延迟函数和自适应控制因子进行初步的疫苗资源分发调整更新； 结合约束条件构建拉格朗日函数，基于所述拉格朗日函数求解最优疫苗分发量，所述约束条件包括总疫苗量限制、子服务器负载能力、网络带宽限制； 定义一个时间延迟函数表示子服务器接收到新特征疫苗的时间分布；时间延迟函数与子服务器的网络环境相关联，该函数表示为： 其中，表示子服务器的负载系数，表示调整参数，控制时间延迟的灵敏度，表示子服务器当前的负载，表示子服务器与中央服务器之间的网络距离；中央服务器根据每个子服务器的时间延迟函数结果，按照不同时间窗口分发新的异常行为特征； 定义一个控制因子： 其中，表示子服务器的异常检测灵敏度系数，表示子服务器在时刻检测到的异常数量，表示子服务器的当前带宽； 当某个子服务器检测到的异常增多时，其疫苗分发量将自动增加至；确立疫苗数据库和子服务器疫苗集合的同步机制，将与的结果相结合，计算得出子服务器的疫苗分发时间窗口与分发数量，确保子服务器在特征库更新后能够保持最新的检测能力；更新机制可以通过如下公式表示： 其中，表示子服务器在时间时刻的疫苗集合，是特征库在时刻的新增疫苗集合； 之后，提出基于拉格朗日乘子法的疫苗分发全局优化策略；假设在时间时，子服务器检测到的异常数量为，而相应的疫苗分发量为；优化目标函数可以表示为： 是子服务器的总数量，确保了目标函数在疫苗分发量增加时呈现出递增特性，同时避免了极大值或极小值导致的数值不稳定性； 结合目标函数和实际操作中的约束条件，构建拉格朗日函数为： 其中，是拉格朗日乘子，表示约束条件对目标函数的影响；为总疫苗量； 所述基于所述疫苗资源结合人工免疫算法优化防火墙的攻击检测规则包括： 基于克隆选择算法生成初步的攻击检测规则； 基于所述初步的攻击检测规则采用负选择算法进一步优化规则库。

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