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龙图腾网恭喜南京同力宇科技有限公司申请的专利应用于大数据管理平台的数据安全管理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：CN119293670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411806548.5，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权应用于大数据管理平台的数据安全管理方法及系统是由相苗苗;任菲菲;耿梓嫣设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于大数据管理平台的数据安全管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了应用于大数据管理平台的数据安全管理方法及系统，涉及数据安全管理领域，包括：获取大数据实时动态数据集，将数据集进行分割后加入空闲的数据处理队列；建立数据威胁识别模型，实时检测平台的异常数据风险威胁，基于威胁类型采取自动化应对措施；对已入库的数据查询采用差分隐私技术，根据数据风险威胁情况，实时调整查询时噪声量；基于异常数据风险威胁情况对动态数据进行敏感数据筛选与缓存备份；检测当前处理速度与待处理任务堆积，结合异常数据风险威胁自动对资源分配进行调整。

本发明授权应用于大数据管理平台的数据安全管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.应用于大数据管理平台的数据安全管理方法，其特征在于，包括：获取大数据实时动态数据集，将数据集进行分割后加入空闲的数据处理队列；建立数据威胁识别模型，实时检测平台的异常数据风险威胁，基于威胁类型采取自动化应对措施；对已入库的数据查询采用差分隐私技术，根据数据风险威胁情况，实时调整查询时噪声量；基于异常数据风险威胁情况对动态数据进行敏感数据筛选与缓存备份；检测当前处理速度与待处理任务堆积，结合异常数据风险威胁自动对资源分配进行调整；所述建立数据威胁识别模型，实时检测平台的异常数据风险威胁，基于威胁类型采取自动化应对措施具体包括：获取系统平台历史处理数据作为训练数据，基于设定数据分类对训练数据进行类型划分，对类型划分后的数据进行类型归属批量打标；将批量打标后的数据进行预处理与特征提取，建立数据分类特征向量，选择卷积神经网络，基于特征提取后的训练数据，训练数据分类识别模型，将训练好的模型部署到系统中；设定数据分类威胁识别分工，建立每种设定数据分类的对应威胁识别模型，具体为：基于当前数据分类的历史风险排查处理结果，设定数据分类对应的风险威胁分类；检索当前数据分类对应训练数据中的风险排查结果具体涉及到的数据，标记为风险源数据，对所有风险源数据基于设定威胁分类进行归属标注；将风险源数据进行预处理与特征提取，建立风险数据威胁分类特征向量，选择卷积神经网络，基于特征提取后的风险源数据训练当前数据分类的专用风险威胁识别模型；将所有数据分类对应的专用风险威胁识别模型进行组合后部署到系统中；基于历史风险威胁处理方式设定对应响应策略，建立风险威胁-响应策略关联关系；获取数据处理线程，对数据处理线程中正在处理的实时数据通过数据分类识别模型进行数据类型识别，基于数据类型识别结果选择对应的专用风险威胁识别模型进行风险威胁识别，根据风险威胁识别结果结合风险威胁-响应策略关联关系，进行自动化响应策略选择与数据风险威胁处理；所述对已入库的数据查询采用差分隐私技术，根据数据风险威胁情况，实时调整查询时噪声量具体包括：获取数据库所有表结构，选取隐私统计字段，基于当前设定分段窗口内风险威胁识别模型的识别命中率，使用Sigmoid函数对设定隐私预算进行风险性实时调整，具体表达式为： ；式中，、分别为设定隐私预算与调整后的隐私预算，为风险威胁识别模型识别命中率；设定统计字段更新监控窗口时间，获取隐私统计字段的最近一个时间窗口的插入最大批量大小，结合调整后的隐私预算，计算噪声尺度参数；选取一个服从拉普拉斯分布的随机值，根据噪声尺度与选取的随机值生成拉普拉斯噪声，具体表达式为： ；式中，为生成的拉普拉斯噪声，为随机值的符号，为随机值，为隐私统计字段的设定插入批量大小，为噪声尺度参数；将生成的噪声应用到隐私统计字段的查询过程，增加统计数据查询的隐私性。

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南京同力宇科技有限公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市雨花台区宁双路28号11层创新0235；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”。