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龙图腾网获悉山东省立第三医院;济南市市中区人民医院申请的专利一种医疗数据异常访问识别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：CN120185928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510643697.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种医疗数据异常访问识别方法及系统是由王鑫;宋华;王广元;张世霞;王新国;李烨;朱航设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医疗数据异常访问识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种医疗数据安全技术领域，尤其涉及一种医疗数据异常访问识别方法及系统；首先采集用户ID及访问日志以提供行为分析基础，随后使新用户基于所属群体的历史可信度赋予初始可信度并跳至权限设置，老用户通过向量化当前与历史访问数据并计算贴合度，之后结合数据重要度、访问时长及贴合度构建三维评估向量，利用密度函数计算初始可信度，最后根据贴合度范围匹配动态更新模型，将可信度映射为智能合约控制区间，自动拦截超权限请求，实现细粒度实时权限控制与异常访问精准拦截；解决了传统医疗数据访问控制技术中缺乏细粒度信任评估机制，难以动态适应访问行为的复杂性，容易导致对异常访问识别滞后的技术问题。

本发明授权一种医疗数据异常访问识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种医疗数据异常访问识别方法，用于共享医疗数据的区块链平台，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、获取进行数据请求的用户ID和访问日志，所述访问日志包含用户每次访问的医疗数据和访问时长； S2、判断当前用户是否为新用户； 若否，则进入步骤S3； S3、将此次访问的医疗数据与历史访问的医疗数据向量化，并计算二者的贴合度；在步骤S3中，具体包括如下步骤： S31、将所有的医疗数据进行编号； S32、根据用户的访问日志获取用户所有已访问过的医疗数据编号，并按照顺序依次排列以建立访问集； S33、根据访问集，将用户此次访问中已访问的医疗数据标记为1，此次未访问的医疗数据标记为0，以生成此次访问的当前访问向量； S34、根据访问集，将用户历史访问中已访问的医疗数据标记为1，历史未访问的医疗数据标记为0，以生成历史访问向量； S35、统计当前访问向量和历史访问向量中标记均为1的医疗数据编号的数量； S36、统计同一医疗数据编号分别在当前访问向量和历史访问向量中标记为0和1的数量，以及统一医疗数据编号分别在当前访问向量和历史访问向量中分别标记为1和0的数量； S37、计算用户此次访问的医疗数据与历史访问的医疗数据的贴合度；贴合度的计算公式为： ； 上式中，表示用户此次访问的医疗数据与历史访问的医疗数据的贴合度； S4、设置各医疗数据的重要度，并根据每次访问的贴合度、访问时长和访问数据的重要度均值计算用户此次访问的初始可信度； S5、设置若干个贴合度范围和对应的可信度更新模型，并根据用户此次访问的贴合度选择对应的可信度更新模型，并代入初始可信度和贴合度以更新用户的可信度；在步骤S5中，具体包括如下步骤： S51、在0到1的数值区间内设置若干个连续的贴合度范围，并判断用户此次访问的贴合度所对应的贴合度范围； S52、根据贴合度范围中的最大值与0的距离设置与其负相关的抑制因子； S53、统计用户在此次访问中失败请求的次数； S54、构建用户的可信度更新模型,并更新用户的可信度，以作为用户下次访问的可信度；可信度更新模型的表达式为： ； 上式中，表示更新后的用户的可信度，表示初始可信度，表示用户此次访问的贴合度,表示在第i次访问的贴合度，共有n次访问，表示请求失败因子，与用户在此次访问中失败请求的次数正相关，表示第k个贴合度范围的抑制因子，表示灵敏度因子，c表示协作因子； S6、根据可信度设置智能合约，并根据用户当前的可信度识别异常访问请求。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省立第三医院;济南市市中区人民医院，其通讯地址为：250000 山东省济南市天桥区无影山中路11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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