山东省信息技术产业发展研究院(中国赛宝(山东)实验室)张睿获国家专利权
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龙图腾网获悉山东省信息技术产业发展研究院(中国赛宝(山东)实验室)申请的专利一种基于智能语义解析的数据安全监测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:CN119167359B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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:202411666805.X,技术领域涉及:G06F21/55;该发明授权一种基于智能语义解析的数据安全监测方法及系统是由张睿;李璇;王新霞;陈意;仓明杰设计研发完成,并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于智能语义解析的数据安全监测方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及数据处理的技术领域,且公开了一种基于智能语义解析的数据安全监测方法及系统,所述系统包括数据特征安全评估模块、数据使用场景安全评估模块、数据安全监测结果反馈模块;通过对原始数据最优运行程序对象精准筛选处理,为原始数据真实使用场景模拟提供数据支撑;依据原始数据最优运行程序对象对原始数据执行使用场景状态自主准确模拟作业;通过屏幕截图在线采集原始数据使用场景状态图像参数结合智能识别算法与病毒数据运行场景状态图像参数进行原始数据的真实使用场景状态异常状态科学分析,实现基于数据特征和数据真实使用场景下双重数据状态安全监测,提高了数据安全监测的准确性和安全性。
本发明授权一种基于智能语义解析的数据安全监测方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于智能语义解析的数据安全监测方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:S1、采集待测原始数据、原始数据存储位置信息和原始数据扩展特征信息;S2、根据所述待测原始数据与不同类型编程语言特征数据进行原始数据的代码数据编译处理,生成原始数据代码信息;所述S2包括以下步骤:S21、建立不同类型编程语言特征数据集合,;其中表示第种编程语言对应不同类型编程语言特征数据,表示编程语言类型数量的最大值;S22、采用数据处理大模型将所述待测原始数据按照所述不同类型编程语言特征数据至有序编译成不同类型编程语言对应的数据代码,并生成原始数据代码信息集合,其中表示第种编程语言对应原始数据代码信息;S3、依据所述原始数据代码信息与不同类型病毒各类编程代码信息组合数据进行原始数据代码的数据特征异常分析处理,生成原始数据代码异常分析数据,当存在异常时,直接执行S7步骤;所述S3包括以下步骤:S31、建立不同类型病毒各类编程代码信息组合数据集合,;其中表示第种数据病毒对应不同类型病毒各类编程代码信息组合数据,表示数据病毒类型数量的最大值;S32、采用双向搜索算法将所述原始数据代码信息集合中所述原始数据代码信息按照编程语言类型编号有序与所述不同类型病毒各类编程代码信息组合数据集合中所述不同类型病毒各类编程代码信息组合数据进行代码数据特征匹配,依据代码数据特征匹配结果生成原始数据代码异常分析数据;当与进行代码数据特征匹配成功,则输出原始数据代码异常分析数据为存在异常,此时直接执行S7步骤;当与进行代码数据特征均未匹配成功,则输出原始数据代码异常分析数据为不存在异常;S4、当不存在异常时,基于所述原始数据扩展特征信息进行原始数据运行的应用程序对象搜索处理,生成原始数据运行程序对象数据并检索出每个运行程序对象的使用评分,构建出原始数据运行程序对象评分数据;所述S4包括以下步骤:S41、采用BERT语言模型依据所述原始数据扩展特征信息在互联网平台搜索出所述待测原始数据对应的数据运行所需的应用程序对象,并生成原始数据运行程序对象数据集合,;其中表示第种原始数据运行程序对象数据,表示运行程序类型数量的最大值;所述原始数据运行程序对象数据表示用于运行原始数据的应用程序数据,互联网平台包括百度、搜狗sogou、360搜索、雅虎中任意一个;S42、采用BERT语言模型依据所述原始数据运行程序对象数据集合中所述原始数据运行程序对象数据至在互联网平台搜索出运行程序的用户使用评分数据并生成原始数据运行程序对象评分数据集合,其中表示所述原始数据运行程序对象数据对应的原始数据运行程序对象评分数据;S5、依据原始数据的运行程序对象及评分参数进行原始数据最优运行程序对象筛选处理,生成原始数据最优运行程序对象数据并执行原始数据使用场景状态模拟作业;所述S5包括以下步骤:S51、对所述原始数据运行程序对象评分数据集合中所述原始数据运行程序对象评分数据进行评分数值比对,分析出评分数值最大的所述原始数据运行程序对象评分数据并经过数据标识生成原始数据最优运行程序对象评分数据;S52、采用统一代价搜索算法将所述原始数据最优运行程序对象评分数据按照运行程序类型编号在所述原始数据运行程序对象数据集合中搜索出与所述原始数据最优运行程序对象评分数据相对应的所述原始数据运行程序对象数据并经过数据标识生成原始数据最优运行程序对象数据;S53、将所述待测原始数据导入所述原始数据最优运行程序对象数据对应的运行程序对象中执行原始数据使用场景状态模拟作业并通过显示屏展示;S6、采集原始数据使用场景状态图像数据并与病毒数据运行场景状态图像数据进行原始数据的使用场景状态异常分析处理,生成原始数据使用状态异常分析数据,当不存在异常时,直接结束本次数据安全监测作业;所述S6包括以下步骤:S61、通过在原始数据使用场景状态模拟作业过程中采用屏幕截图在线采集原始数据的使用场景状态图像并生成原始数据使用场景状态图像数据集合,;其中表示采集的第幅原始数据使用场景状态图像数据,表示原始数据使用场景状态图像数量的最大值;S62、建立病毒数据运行场景状态图像数据集合,;其中表示第种病毒数据运行场景状态对应的病毒数据运行场景状态图像数据,表示病毒数据运行场景状态类型数量的最大值;病毒数据运行场景状态类型包括运行程序异常重启、设备运行异常重启数据异常删除、数据异常复制、异常弹出广告窗口和硬件异常损坏;S63、将所述原始数据使用场景状态图像数据集合中所述原始数据使用场景状态图像数据与所述病毒数据运行场景状态图像数据集合中所述病毒数据运行场景状态图像数据进行图像特征匹配,依据图像特征匹配结果生成原始数据使用状态异常分析数据,执行生成原始数据使用状态异常分析数据的具体操作步骤如下:S631、初始化参数,更新算法最大迭代次数T;S632、初始化运行场景状态识别海鸥种群位置,即运行场景状态识别海鸥种群更新在所述病毒数据运行场景状态图像数据集合搜索空间中的位置;S633、计算所述病毒数据运行场景状态图像数据集合中所有的所述病毒数据运行场景状态图像数据与所述原始数据使用场景状态图像数据的适应度值,并保留在所述病毒数据运行场景状态图像数据集合搜索空间中与所述原始数据使用场景状态图像数据适应度值最大的所述病毒数据运行场景状态图像数据的全局最优位置;S634、迁徙,全局搜索:运行场景状态识别海鸥的迁徙行为主要有三步,第一要满足在所述病毒数据运行场景状态图像数据集合搜索空间不同运行场景状态识别海鸥个体之间避免碰撞的条件;第二要计算在所述病毒数据运行场景状态图像数据集合搜索空间与所述原始数据使用场景状态图像数据相匹配的所述病毒数据运行场景状态图像数据的最佳位置方向;第三根据与所述原始数据使用场景状态图像数据最佳匹配的所述病毒数据运行场景状态图像数据所在最佳位置的方向移动到新的位置;S6341,计算运行场景状态识别海鸥在所述病毒数据运行场景状态图像数据集合搜索空间中运动过程中不与相邻运行场景状态识别海鸥碰撞的新位置;S6342,计算在所述病毒数据运行场景状态图像数据集合搜索空间中与所述原始数据使用场景状态图像数据相匹配的所述病毒数据运行场景状态图像数据的最佳位置;S6343,根据与所述原始数据使用场景状态图像数据最佳匹配的所述病毒数据运行场景状态图像数据所在最佳位置的方向移动到新的位置;S635、攻击猎物,局部搜索,运行场景状态识别海鸥在所述病毒数据运行场景状态图像数据集合搜索空间中攻击与所述原始数据使用场景状态图像数据相匹配的所述病毒数据运行场景状态图像数据猎物时在空中进行螺旋运动,运行场景状态识别海鸥攻击猎物后的新位置;S636、判断是否满足最大迭代次数,则输出所述原始数据使用场景状态图像数据与所述病毒数据运行场景状态图像数据的图像特征匹配结果;若不满足,返回S633步骤;S637、依据S636步骤中输出的所述原始数据使用场景状态图像数据与所述病毒数据运行场景状态图像数据的图像特征匹配结果并生成原始数据使用状态异常分析数据;当与进行图像特征匹配成功,则输出原始数据使用状态异常分析数据为存在异常;当与进行图像特征匹配均未成功,则输出原始数据使用状态异常分析数据为不存在异常,此时直接结束本次数据安全监测作业;S7、当存在异常时,构建出数据安全监测结果数据并执行数据安全监测反馈作业。
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