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龙图腾网获悉东营市东网互联信息科技有限公司申请的专利用于计算机终端数据交互的数据智能安全防护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：CN119622714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202411580275.7，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权用于计算机终端数据交互的数据智能安全防护方法及系统是由王丽华设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于计算机终端数据交互的数据智能安全防护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了用于计算机终端数据交互的数据智能安全防护方法及系统，涉及网络安全技术领域。包括如下步骤：S1：采集场景数据并进行预处理，还进行安全风险评估；S2：对交互数据进行数据合成转换和加密处理；S3：构建用户画像并建立智能身份认证机制；S4：根据用户角色和职责，划分数据访问权限；S5：制定数据备份计划；S6：部署安全审计系统。本发明通过对交互场景进行初步的安全评估，能够检测终端数据交互过程中潜在的安全风险；对交互数据进行合成转换后再进行数据加密处理，能够混淆原始数据特征，增加加密的复杂性，便于数据的统一管理和传输；还基于用户画像的方式对用户行为进行深入了解，能够更精确地设置访问控制权限，减少误报和干扰。

本发明授权用于计算机终端数据交互的数据智能安全防护方法及系统在权利要求书中公布了：1.用于计算机终端数据交互的数据智能安全防护方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：采集计算机终端数据交互场景数据并进行预处理，统计风险影响因素并对计算机终端数据交互场景进行安全风险评估，并以此进行对应的数据智能安全防护规划； S2：对计算机终端交互数据进行数据合成转换，再基于数据加密算法对合成转换后的计算机终端交互数据进行加密处理； S3：构建用户画像，根据用户画像建立智能身份认证机制； S4：根据用户角色和职责，精细划分数据访问权限，对数据进行分类和标记，根据数据敏感程度设置对应的访问策略； S5：制定数据备份计划，定期将数据备份到存储介质中，测试备份数据的完整性和可恢复性； S6：部署安全审计系统，记录各类信息数据，同时实时监控计算机终端的活动及运行情况，并建立安全报警机制进行风险报警；所述S2中数据合成转换基于改进变分自编码器进行数据的合成转换，具体如下： 利用在大规模数据集上预训练的基于矢量量化的变分自编码器对输入的计算机终端交互数据进行处理： 输入数据经过编码器得到特征，具体如下： 基于人工神经网络实现无监督编码： ； 其中，为编码器输出；为激活函数；和为编码过程中神经元的权重和阈值； 根据码本寻找与中每个特征最接近的特征进行逐一替换，得到量化特征， ； 其中，为输入的第个数据，为码本中的参考特征； 将量化特征作为扩散模型的输入，在正向扩散过程中，逐步向添加高斯噪声；对每一个时间步，根据下式计算添加噪声后的计算机终端交互合成数据； ； ； ； 其中，为服从高斯分布的噪声；为变量；为变量的累乘值；为噪声时间变化表； 反向去噪过程中，训练一个噪声预测网络预测噪声，其损失函数定义如下： ； 其中，为期望；为不大于的时间步；为满足特定分布的随机初始样本；为添加了时间步噪声的数据；为噪声，服从高斯分布；为噪声预测网络对于输入和时间步的预测噪声； 通过下式逐步去除高斯噪声： ； ； 其中，服从高斯分布； 由上述步骤逐步构建出；对经过去噪获得的特征进行量化得到量化特征，再根据码本进行特征替换，并基于人工神经网络训练如下的解码器： ； 其中，为解码器输出；为激活函数；为输入解码器的待解码数据；和为解码过程中神经元的权重和阈值； 最终将量化特征转变为输入数据； 还基于生成对抗网络对计算机终端交互数据进行训练，其中，生成器以解码器恢复后的输入数据或其他随机噪声作为输入，生成新的数据； 所述生成器的损失函数定义如下： ； 其中，为均方误差；为生成数据；为真实数据； 再基于判别器对生成器生成的数据进行综合判别； 所述判别器的损失函数表示为： ； 其中，为判别器对输入数据的判别结果；为判别器对生成数据的判别结果； 在训练过程中，交替训练生成器和判别器； 再基于快速排序算法选择基准元素，将合成的数组分为两个部分，基于快速排序算法对这两个部分递归地进行快速排序操作，将基准元素融入加密密钥中，基于量子加密算法进行排序后的数据的加密操作。

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