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龙图腾网获悉中国刑事警察学院申请的专利一种可疑无人机引发的地面目标方可见隐私信息泄露风险实时评估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：CN120030411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510113610.0，技术领域涉及：G06F21/31；该发明授权一种可疑无人机引发的地面目标方可见隐私信息泄露风险实时评估方法是由樊舒;孙鹏;郎宇博;孟辉;周纯冰;杨浩然;王鸣久设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可疑无人机引发的地面目标方可见隐私信息泄露风险实时评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种可疑无人机引发的地面目标方可见隐私信息泄露风险实时评估方法。该方法包括：步骤S1：对地面目标方可见隐私信息的泄露危害度等级进行评估；步骤S2：将地面目标方可见隐私信息生成过程的开启时间记录为时间点0，并确定实时评估的时间间隔T2；之后每隔T2依次运行步骤S3、步骤S4；步骤S3：在时间点t，对地面目标方可见隐私信息的泄露概率等级进行第f次实时评估；步骤S4：在时间点t对地面目标方可见隐私信息的泄露风险等级进行第f次实时评估，直到地面目标方可见隐私信息生成过程结束停止评估。本发明的方法填补了可疑无人机引发的地面目标方可见隐私信息泄露风险评估问题的研究空白，该评估方法具有良好的合理性及可行性。

本发明授权一种可疑无人机引发的地面目标方可见隐私信息泄露风险实时评估方法在权利要求书中公布了：1.一种可疑无人机引发的地面目标方可见隐私信息泄露风险实时评估方法，包括： 步骤S1：对地面目标方可见隐私信息的泄露危害度等级进行评估； 步骤S2：将地面目标方可见隐私信息生成过程开启时间记录为时间点0，并确定实时评估时间间隔T2；之后每隔T2，在时间点t依次运行步骤S3、步骤S4；；f代表实时评估次数，f是大于等于1的正整数； 步骤S3：在时间点t，监测地面目标方周边空域的可疑无人机，并计算可疑无人机对地面目标方身份的识别概率和可疑无人机拍摄地面目标方可见隐私信息的清晰度，基于所述识别概率和清晰度再计算地面目标方可见隐私信息的泄露概率，以对地面目标方可见隐私信息的泄露概率等级进行第f次实时评估； 步骤S4：基于所述泄露危害度等级评估结果和泄露概率等级评估结果，在时间点t对地面目标方可见隐私信息的泄露风险等级进行第f次实时评估，直到地面目标方可见隐私信息生成过程结束； 所述步骤S1，包括： 步骤S1.1：构建地面目标方相关人所在组织的网络模型；地面目标方相关人指与地面目标方有关联的人；地面目标方相关人由风险评估方确认； 步骤S1.1，具体包括： 步骤S1.11：风险评估方根据地面目标方相关人日常社会行为确定其所在组织；构建所在组织网络模型为双向复杂网络；所在组织各成员均为双向复杂网络节点； 步骤S1.12：对一定时间跨度内所在组织内部成员间的信息交互情况进行统计；若成员i向成员j发送信息，建立节点i指向节点j的边，并将发送信息数量作为该条边的权值； 步骤S1.13：设立一超级节点，建立从该超级节点指向双向复杂网络其他节点的边，并设定边权值均为1； 步骤S1.14：设定双向复杂网络各节点重要度s值初始值均为1； 步骤S1.2：基于网络模型计算所在组织各成员重要度； 步骤S1.2，具体包括： 步骤S1.21：对各节点重要度s值进行迭代计算，当各s值收敛后，迭代计算结束；迭代计算公式为： 1 式1中，表示节点j在第次迭代计算的重要度；表示节点i在第次迭代计算的重要度；各成员节点对应的s值即为各成员的重要度；m表示网络模型以节点i为终点的边的总数；表示出发点为j终点为i的边的权值；表示出发点为j终点为p的边的权值；q表示网络模型以节点j为出发点的边的总数；p表示网络模型以节点j为出发点的边的终点； 步骤S1.3：基于各成员重要度计算结果，计算地面目标方相关人重要度的排序比例值； 步骤S1.4：基于排序比例值计算结果，确定所述泄露危害度等级。

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