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龙图腾网获悉郑州大数据发展有限公司申请的专利基于可信计算的大数据安全防护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：CN118536168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202410531516.2，技术领域涉及：G06F21/64；该发明授权基于可信计算的大数据安全防护系统及方法是由杨耀环;尹旭;徐晓强;周昂达;韩东阳;苗浩轩设计研发完成，并于2024-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可信计算的大数据安全防护系统及方法在说明书摘要公布了：本公开涉及一种基于可信计算的大数据安全防护系统及方法。该方法包括：使用可信根部署模块将TPCM可信芯片作为可信根；使用身份识别模块通过身份识别技术，确保只有授权的用户能够访问数据；使用状态度量模块实时监控系统的运行状态并识别异常行为；使用保密存储模块确保存储的数据是加密的，防止数据在存储过程中被未授权访问或篡改。这样，能够通过访问流量的时序行为模式来进行系统运行状态的监控，从而能够自动检测异常行为和识别安全事件，实现大数据的智能化安全防护，确保系统的安全性和稳定性。

本发明授权基于可信计算的大数据安全防护系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可信计算的大数据安全防护系统，其特征在于，包括：可信根部署模块，用于将TPCM可信芯片作为可信根；身份识别模块，用于通过身份识别技术，确保只有授权的用户能够访问数据；状态度量模块，用于实时监控系统的运行状态并识别异常行为；保密存储模块，用于确保存储的数据是加密的，防止数据在存储过程中被未授权访问或篡改；所述状态度量模块，包括：访问流量时序数据采集单元，用于通过网络嗅探器采集的访问流量的时间序列；访问流量局部时序模式特征提取单元，用于对所述访问流量的时间序列进行访问流量局部时序模式特征提取以得到访问流量局部时序关联特征向量的序列；访问行为间邻接拓扑特征提取单元，用于计算所述访问流量局部时序关联特征向量的序列中任意两个访问流量局部时序关联特征向量之间的哈希相似度以得到访问行为间邻接拓扑特征矩阵；拓扑关联下访问流量局部时序关联编码单元，用于将所述访问流量局部时序关联特征向量的序列和所述访问行为间邻接拓扑特征矩阵进行基于图结构的语义关联编码以得到拓扑关联下访问流量局部时序关联特征向量的序列；访问流量全时域行为模式语义表征单元，用于将所述拓扑关联下访问流量局部时序关联特征向量的序列通过基于先验分布的特征序列融合器以得到访问流量行为模式表征语义特征向量作为访问流量行为模式表征语义特征；运行状态异常检测单元，用于基于所述访问流量行为模式表征语义特征，确定系统的运行状态是否存在异常；所述访问流量局部时序模式特征提取单元，包括：访问流量时序数据切分子单元，用于基于预定时间尺度对所述访问流量的时间序列进行序列切分以得到访问流量的局部时间序列的序列；访问流量局部时序数据规整子单元，用于将所述访问流量的局部时间序列的序列中的各个访问流量的局部时间序列按照时间维度进行数据规整以得到访问流量局部时序输入向量的序列；访问流量局部时序特征捕捉子单元，用于将所述访问流量局部时序输入向量的序列中各个访问流量局部时序输入向量分别通过基于一维卷积层的访问流量时序模式特征提取器以得到所述访问流量局部时序关联特征向量的序列；所述拓扑关联下访问流量局部时序关联编码单元，用于：将所述访问流量局部时序关联特征向量的序列和所述访问行为间邻接拓扑特征矩阵通过图神经网络模型以得到所述拓扑关联下访问流量局部时序关联特征向量的序列；所述访问流量全时域行为模式语义表征单元，包括：先验向量计算子单元，用于计算所述拓扑关联下访问流量局部时序关联特征向量的序列中的各个拓扑关联下访问流量局部时序关联特征向量的先验向量以得到先验向量的序列；流量行为模式表征子单元，用于计算所述先验向量的序列中的各个先验向量的按位置加和以得到所述访问流量行为模式表征语义特征向量；所述先验向量计算子单元，进一步用于：将所述拓扑关联下访问流量局部时序关联特征向量的序列中的各个拓扑关联下访问流量局部时序关联特征向量分别乘以预定权重超参数以得到调制拓扑关联下访问流量局部时序关联特征向量的序列；计算以所述调制拓扑关联下访问流量局部时序关联特征向量的序列中各个调制拓扑关联下访问流量局部时序关联特征向量的各个位置的特征值为幂的指数函数值以得到指数化调制拓扑关联下访问流量局部时序关联特征向量的序列；将所述指数化调制拓扑关联下访问流量局部时序关联特征向量的序列中的各个指数化调制拓扑关联下访问流量局部时序关联特征向量分别乘以高斯分布随机数函数值以得到所述先验向量的序列，其中，所有的所述高斯分布随机数函数值是以均值为0、方差为1的高斯分布随机数函数产生。

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