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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司信息通信分公司;东南大学申请的专利一种云平台数据安全风险预测方法、系统及存储介质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：CN119544259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202411444901.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种云平台数据安全风险预测方法、系统及存储介质是由宫帅;余东波;王海陆;曹弯弯;李明;沈越欣;张敏;吴极;乐中文;宋宇航;刘恒睿;王宇;李少聪;陶军;王超设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云平台数据安全风险预测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种云平台数据安全风险预测方法、系统及存储介质，涉及数据安全技术领域，包括：获取云平台的至少一个数据存储节点和至少一个数据存储路径；获取数据存储节点的数据重要等级；对云平台的数据进行备份，备份数据存储在区块链中；得到至少一个网络攻击类别，计算得出网络攻击类别的占比；计算得出网络攻击类别对云平台攻击的平均影响因子；计算得出至少一个网络攻击对云平台攻击的总体影响因子；使用总体影响因子作为云平台数据安全风险预测等级。通过设置安全分类模块、异常获取模块、因子计算模块和风险预测模块，考虑到各种网络攻击的不同情况及对数据影响的不同，得到的预测结果具有较高的参考价值。

本发明授权一种云平台数据安全风险预测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种云平台数据安全风险预测方法，其特征在于，包括： 获取云平台的数据存储结构，根据数据存储结构，获取云平台的至少一个数据存储节点和至少一个数据存储路径； 获取数据存储节点的数据重要等级； 对云平台的数据进行备份，备份数据存储在区块链中，区块链设置访问验证，所述访问验证包括人脸识别和虹膜识别，同时通过人脸识别和虹膜识别，则获取区块链中数据的调用权限，未同时通过人脸识别和虹膜识别，则无法获取区块链中数据的调用权限； 获取云平台受到的至少一个网络攻击，对至少一个网络攻击进行分类，得到至少一个网络攻击类别，计算得出网络攻击类别的占比； 获取网络攻击类别中的网络攻击对云平台攻击后的数据泄露程度； 获取网络攻击类别中的网络攻击对云平台攻击后的存储路径异常程度； 获取网络攻击类别中的网络攻击对云平台攻击后的虚假数据占比； 计算得出网络攻击类别对云平台攻击的平均影响因子； 计算得出至少一个网络攻击对云平台攻击的总体影响因子； 使用总体影响因子作为云平台数据安全风险预测等级，总体影响因子越大，则云平台数据安全风险性越大； 所述获取网络攻击类别中的网络攻击对云平台攻击后的数据泄露程度包括以下步骤： 在网络攻击类别中的网络攻击对云平台攻击后，获取数据存储节点向云平台外输出的泄露数据量； 将数据存储节点的数据重要等级作为权重与泄露数据量相乘，得到泄露加权量； 累加所有数据存储节点的泄露加权量，作为网络攻击类别中的网络攻击对云平台攻击后的数据泄露程度； 所述获取网络攻击类别中的网络攻击对云平台攻击后的存储路径异常程度包括以下步骤： 在网络攻击类别中的网络攻击对云平台攻击后，使用数据存储路径进行数据交互； 若数据交互存在异常，则将数据存储路径作为异常存储路径，若否，不作任何处理； 统计作为异常存储路径的数据存储路径的个数，得到异常个数； 统计至少一个数据存储路径的个数，得到路径总数； 将异常个数除以路径总数的值，作为网络攻击类别中的网络攻击对云平台攻击后的存储路径异常程度； 所述计算得出网络攻击类别对云平台攻击的平均影响因子包括以下步骤： 累加网络攻击类别中的所有网络攻击对云平台攻击后的数据泄露程度并均值，得到平均数据泄露程度； 累加网络攻击类别中的所有网络攻击对云平台攻击后的存储路径异常程度并均值，得到平均存储路径异常程度； 累加网络攻击类别中的所有网络攻击对云平台攻击后的虚假数据占比并均值，得到平均虚假数据占比； 累加平均数据泄露程度、平均存储路径异常程度和平均虚假数据占比，得到平均影响因子； 所述计算得出至少一个网络攻击对云平台攻击的总体影响因子包括以下步骤： 获取至少一个网络攻击类别； 将网络攻击类别中的平均影响因子与网络攻击类别中的占比相乘，得到网络攻击类别的平均加权影响因子； 累加至少一个网络攻击类别的平均加权影响因子，得到至少一个网络攻击对云平台攻击的总体影响因子。

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国网安徽省电力有限公司信息通信分公司;东南大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区黄山路9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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