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龙图腾网获悉景德镇山江科技有限公司申请的专利基于AI行为画像的零信任网络动态访问控制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：CN120768583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510870277.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于AI行为画像的零信任网络动态访问控制方法是由袁德华;樊华设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI行为画像的零信任网络动态访问控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI行为画像的零信任网络动态访问控制方法，包括以下步骤：步骤1：访问请求时，采集多源实时行为数据；步骤2：基于历史数据构建AI行为画像引擎，输入整合后的多源行为数据，通过AI行为画像引擎计算行为偏离度，并输出风险评分；步骤3：动态策略决策，决策引擎根据风险评分执行分级控制；步骤4：持续会话监控与实时调整；步骤5：当会话中检测到风险升级时，则对会话权限进行降级，限制高危操作，并将会话终止，留存取证数据；步骤6：审计事件生成与画像更新；步骤7：策略优化闭环。本发明基于AI行为画像实时计算风险评分，实现从“静态授权”到“动态权限调整”的跃迁，有效阻断凭证窃取等内部威胁。

本发明授权基于AI行为画像的零信任网络动态访问控制方法在权利要求书中公布了：1.基于AI行为画像的零信任网络动态访问控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：当用户或设备发起访问请求时，零信任网关实时采集多源行为数据，并对多源行为数据进行整合； 步骤2：基于历史数据构建AI行为画像引擎，输入整合后的多源行为数据，通过AI行为画像引擎计算行为偏离度，并输出风险评分； 所述AI行为画像引擎构建的具体步骤如下： 1历史原始行为数据收集；通过部署在网络环境中的各类传感器、代理程序及日志系统，全方位采集用户与系统的原始行为数据； 2时空特征提取；运用时间序列分析技术，从原始数据中提取时间维度特征；基于地理信息系统技术，解析用户访问的空间特征，构建用户行为的空间分布模型； 3图神经网络处理；将提取的时空特征映射为图结构数据，构建用户-资源交互图；其中，用户、设备、应用实体作为图节点，实体间的访问关系作为边；采用图神经网络模型，对图结构数据进行深度学习，挖掘用户行为在复杂网络关系中的隐含模式； 4节点嵌入生成；通过图神经网络的训练，将高维稀疏的图节点特征映射为低维稠密的节点嵌入向量；每个节点嵌入向量包含用户行为的综合特征信息； 5时序建模；对节点嵌入向量进行时序建模，捕捉用户行为的时间演化规律；学习用户行为的时序依赖关系，预测未来行为趋势； 6行为画像向量生成；融合时空特征提取、图神经网络处理及时序建模的结果，生成用户的行为画像向量； 7风险评分引擎；基于行为画像向量，构建风险评估模型；采用机器学习算法，对用户行为进行风险评分；风险评分结果用于动态调整用户的网络访问权限； 步骤3：动态策略决策，决策引擎根据风险评分执行分级控制；对于低风险的授予访问权限，进入默认会话通道；中风险的触发多因素认证，验证通过后授予受限权限；高风险的立即阻断访问，并触发告警至SOC，记录攻击溯源数据； 步骤4：对已建立的会话进行全周期行为流监控，并实时分析操作序列、会话活跃度； 步骤5：当会话中检测到风险升级时，则对会话权限进行降级，限制高危操作，并将会话终止，并强制中断连接并冻结账户，留存取证数据； 步骤6：将所有决策日志生成标准化审计事件，写入区块链或不可篡改数据库；并将会话中的行为数据反馈至AI行为画像引擎； 步骤7：定期分析审计事件与风险处置效果，通过强化学习调整策略决策阈值；更新敏感资源标签库。

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