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龙图腾网获悉众诚汽车保险股份有限公司申请的专利一种基于AI大模型的网络安全数据管理系统及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：CN120750581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510909279.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于AI大模型的网络安全数据管理系统及方法是由陈晓岚;刘金;王超;劳励郎;李景强;房玉婷设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI大模型的网络安全数据管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据安全管理技术领域，本发明公开了一种基于AI大模型的网络安全数据管理系统及方法，包括：获取历史网络行为数据及对应的时间信息与网络环境数据，对网络行为数据分时段进行特征化处理，得到网络安全特征并形成历史数据库；训练基线模型以预测网络安全特征；获取实时的时间信息和网络环境数据，获取预期的和当前实际的网络安全特征；比较当前的网络安全特征与预期的网络安全特征，生成风险评估结果；根据风险评估结果，动态调整数据访问控制与加密策略。本方法通过预测正常网络行为并与实际行为比较，能够精确识别安全威胁，并根据风险级别自适应调整安全策略，实现安全性与可用性的平衡。

本发明授权一种基于AI大模型的网络安全数据管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI大模型的网络安全数据管理方法，其特征在于，包括： 获取历史上的网络行为数据及对应的时间信息与网络环境数据，对网络行为数据分时段进行特征化处理，得到对应的网络安全特征，并形成历史数据库； 将网络访问特征、数据流量特征和用户操作行为三个维度的特征组合形成对应的网络安全特征； 根据历史数据库，训练根据时间信息和网络环境数据预测网络安全特征的基线模型； 从历史数据库中筛选出未发生安全事件的数据记为正常运行数据； 将正常运行数据划分为训练集和验证集，从中分时段提取时间信息和网络环境数据构建特征向量作为模型输入，并使用对应的网络安全特征作为模型输出； 采用深度神经网络架构设计基线模型，初始化模型结构参数，设定模型超参数； 使用训练集数据进行迭代训练，在每次迭代训练中通过前向传播计算模型预测值，计算预测值与真实网络安全特征之间的误差，基于预定义的损失函数计算模型损失，并利用反向传播算法和优化器更新模型参数以最小化损失函数； 定期使用验证集评估模型性能，若模型在验证集上的性能达到预设阈值则完成训练，否则调整超参数及模型结构参数并重复训练过程；最终得到训练好的基线模型； 获取实时的时间信息和网络环境数据，通过基线模型，得到预期的网络安全特征；获取实时采集到的网络行为数据，进行特征化处理得到当前的网络安全特征； 根据当前的网络安全特征与预期的网络安全特征，生成风险评估结果； 根据当前的网络安全特征与预期的网络安全特征，生成风险评估结果包括： 计算当前的网络安全特征与预期的网络安全特征中各维度特征的偏差程度，确定偏差程度超出预设阈值的特征维度； 基于不同维度的特征偏差的大小通过加权求和得到综合风险评分，其中不同维度的权重根据历史安全事件数据进行设置； 分析不同维度的特征偏差的分布特征，包括偏差集中度和偏差方向； 根据分布特征和预先建立的历史攻击模式库确定风险类型； 生成包含风险评分和风险类型的当前风险评估结果； 根据风险评估结果，对数据访问控制与加密策略进行调整； 所述根据风险评估结果，对数据访问控制与加密策略进行调整包括： 根据风险评分将系统安全等级划分为低、中、高三级，并根据风险类型确定受影响的数据资源； 对于受影响的数据资源基于安全等级动态调整访问控制策略包括：低级维持原策略，中级增加认证要求，高级限制访问权限并记录所有操作； 对于受影响的数据资源根据安全等级调整加密策略包括：低级保持现有加密，中级提升加密强度，高级实施多层加密并启动数据隔离机制。

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