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龙图腾网获悉晓葆科技(上海)有限公司申请的专利一种基于区块链的设备操作行为异常数据的溯源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：CN121071753B 。

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：202511615702.5，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于区块链的设备操作行为异常数据的溯源方法及系统是由刘斌;余彪;张圣煜;谢玲;徐佳怡设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的设备操作行为异常数据的溯源方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于区块链的设备操作行为异常数据的溯源方法及系统，涉及智能设备管理和数据安全监控技术领域，包括，本发明通过模糊聚类算法结合隔离森林法和核密度估计法进一步筛选出异常粒子，实现了对设备操作行为数据的异常检测和溯源，提高了异常检测的精度，通过引入时空网格化分析和DBSCAN密度聚类，增强了设备操作行为数据中的时空特征识别能力，并且在动态调整DBSCAN聚类参数的过程中，基于局部密度计算和粒子隶属度加权，能够更有效地应对设备操作数据的分布变化，提升了对异常数据的准确聚类能力，通过区块链技术结合智能合约进行数据存证，保证了异常数据的不可篡改性。

本发明授权一种基于区块链的设备操作行为异常数据的溯源方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的设备操作行为异常数据的溯源方法，其特征在于：包括， 收集设备操作行为数据并提取特征，使用FCM算法自适应生成粒子集合； 对粒子集合进行增强，并使用隔离森林法计算粒子的异常分数，结合核密度估计算法，筛选出异常粒子，对异常粒子进行时空属性优化，生成高斯模糊粒子，并将高斯模糊粒子分配到时空网格中，基于密度梯度和数据分布动态设定DBSCAN参数，对高斯模糊粒子进行DBSCAN聚类； 所述对粒子集合进行增强，并使用隔离森林法计算粒子的异常分数，筛选出异常粒子，生成高斯模糊粒子，基于密度梯度和数据分布动态设定DBSCAN参数，包括： 将最终的隶属度矩阵中的每个粒子的隶属度值作为权重，对每个粒子的粒子中心的特征向量进行加权，并归一化处理，得到增强粒子集； 从增强粒子集中随机选择粒子作为子样本，随机从子样本的特征维度中选择一个，递归构建二叉树，直到满足树高达到最高要求，或粒子不可分，停止递归； 对每个粒子计算在树中的平均路径长度，并融入隶属度加权，生成异常分数，使用核密度估计KDE计算增强粒子集的密度分布，设定自适应异常阈值； 基于自适应异常阈值和异常分数，从增强粒子集中筛选出异常粒子； 对异常粒子的特征进行归一化处理； 计算每个数据点特征到异常粒子特征的时空距离，使用高斯核函数计算高斯隶属度，更新粒子中心，生成高斯模糊粒子； 设置网格大小，为每个高斯模糊粒子计算网格坐标，基于网格坐标将每个高斯模糊粒子分配到对应网格中； 设定DBSCAN聚类算法的参数值，包括Eps参数、MinPts参数和Pmin参数； 基于时空距离、高斯核和隶属度加权，计算高斯模糊粒子的局部密度， 基于高斯模糊粒子的局部密度的统计特征计算密度梯度因子，设定每个高斯模糊粒子的Eps参数，以适应不同的密度区域； 基于局部密度动态调整MinPts参数，计算高斯隶属度的中位数，设定Pmin参数，对调整后的DBSCAN聚类算法参数进行边界检查，确保调整后的DBSCAN聚类算法参数在设定的边界范围内； 对聚类结果分配唯一标识并聚合元数据，生成加密JSON与IPFS索引，构造Merkle根哈希和R*-tree时空索引，通过区块链智能合约完成上链存证； 基于多模态查询键筛选候选聚类，经访问控制与数据验证后重构行为链路，生成可视化溯源图谱与结构化报告。

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