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龙图腾网获悉威海众达信息科技有限公司申请的专利基于人工智能的企业数据安全管理方法和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：CN118590292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202410807106.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于人工智能的企业数据安全管理方法和系统是由刘明华;石鹏;王莉设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的企业数据安全管理方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据安全管理技术领域，具体是基于人工智能的企业数据安全管理方法和系统，包括获取当前网络节点IP地址、MAC地址、设备类型、网络角色得到节点状态信息序列，同时建立有向关系图谱计算出网络可达矩阵提取状态特征信息并从中捕捉第一特征数据序列，将所述网络可达矩阵与所述第一特征数据序列通过融合算法得到网络状态模型并对其进行层级划分提取第二特征数据序列，所述第一特征数据序列与所述第二特征数据序列通过辨识公式匹配链路异常模式从而匹配数据通道异常信息，备份异常通道数据流，根据所述数据通道异常信息实施备用数据通道策略。本发明能够通过实时监控企业网络系统的安全状况，快速识别潜在的安全威胁和数据通道异常。

本发明授权基于人工智能的企业数据安全管理方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的企业数据安全管理方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前网络节点IP地址、MAC地址、设备类型、网络角色得到节点状态信息序列，获取节点连接状态信息建立有向关系图谱，根据所述有向关系图谱和所述节点状态信息序列建立GCN模型计算出网络可达矩阵；根据所述有向关系图谱获取当前网络动态链路拓扑并将所述网络动态链路拓扑进行序列化处理得到不同时间片的静态拓扑时间状态片进而提取深层维度状态特征信息数据，将所述状态特征信息数据输入长短期记忆网络模型捕捉相关时间序列数据的细粒化关键特征信息数据记为第一特征数据序列，将所述网络可达矩阵与所述第一特征数据序列通过融合算法得到网络状态模型；将所述网络状态模型进行层级划分并从中提取第二特征数据序列，所述第一特征数据序列与所述第二特征数据序列通过辨识公式匹配链路异常模式，通过所述异常模式匹配数据通道异常信息并对异常数据通道中数据流进行备份，根据所述数据通道异常信息实施备用数据通道策略；所述将所述网络可达矩阵与所述第一特征数据序列通过融合算法得到网络状态模型的方法包括：通过关联函数数字化所述第一特征数据序列[P11，P12，……，P1i]历史状态对当前状态的影响得到时空状态特性值序列，关联函数为： 其中，是P1i在t时刻的值，是P1i在t-Δh时刻的值，τ是所述第一特征数据序列的序列长度，i＝1，2，……，n；所述网络可达矩阵根据节点相关性函数得到空间特性值序列；节点相关性函数为： 其中，Lik表示节点i与节点k的路径长度，Ljk表示节点j与节点k的路径长度；Rj＝Lj1，Lj2，……，Ljn，是Rj的路径长度的平均值，Ri＝Li1，Li2，……，Lin，是Ri的路径长度的平均值，k＝1，2，……，n，i＝1，2，……，n，j＝1，2，……，n；将所述时空状态特性值序列与所述空间特性值序列进行多特征值融合得到状态融合特征序列，通过GCN模型聚合所述状态融合特征序列和所述有向关系图谱得到节点时空状态拓扑图，遍历所述节点时空状态拓扑图通过线性规则得到时空状态融合矩阵，所述时空状态融合矩阵通过神经网络算法构建网络时空状态模型，所述根据所述有向关系图谱和所述节点状态信息序列建立GCN模型计算出网络可达矩阵的方法包括：将所述有向关系图谱通过图划分算法划分出目标子图，获取所述目标子图中各个节点之间的并集记为公共集，通过相似度计算公式得到各节点之间相似度权值并构建相似邻接矩阵A；所述相似度计算公式为： 其中，S表示所述公共集的节点数，Tvi∩vj表示与vi节点和vj节点同时相邻的节点个数；kin是vi节点和vj节点的入度和，kout是vi节点和vj节点的出度和，i＝1，2，3，……，n，j＝1，2，3……，n，其中n表示所述目标子图中全部节点的个数；获取所述有向关系图谱中各节点的平均度，将当前节点的平均度与其邻居节点的平均度进行求和得到当前节点特征构建特征矩阵；将所述相似邻接矩阵和所述特征矩阵聚合得到聚合矩阵构建GCN模型捕捉所述有向关系图谱中节点和边连续状态关系得到状态向量，通过计算所述状态向量之间的相似度距离得到所述网络可达矩阵。

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