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龙图腾网获悉北京涵鑫盛科技有限公司申请的专利结合多级加密策略联合调度的服务器集群安全控制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：CN119939637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510423341.8，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权结合多级加密策略联合调度的服务器集群安全控制方法是由张志杰;刘佳;赵帅设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合多级加密策略联合调度的服务器集群安全控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术领域，公开了结合多级加密策略联合调度的服务器集群安全控制方法，包括以下步骤：S1、对集群内的计算任务和数据进行敏感度评估，按照预定规则将数据分类为低敏感数据、中敏感数据和高敏感数据；S2、对低敏感数据采用第一加密算法进行加密，对中敏感数据采用第二加密算法进行加密，对高敏感数据采用同态加密算法进行加密；S3、基于强化学习的联合调度机制，通过实时获取集群的负载、计算任务需求、数据敏感度信息。通过多级加密策略、基于深度Q学习的动态资源调度，以及零信任架构与深度学习结合的安全防护机制，解决了集群资源利用效率低、数据安全性不足和无法实时响应安全威胁的问题。

本发明授权结合多级加密策略联合调度的服务器集群安全控制方法在权利要求书中公布了：1.结合多级加密策略联合调度的服务器集群安全控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对集群内的计算任务和数据进行敏感度评估，按照预定规则将数据分类为低敏感数据、中敏感数据和高敏感数据； S2、对低敏感数据采用第一加密算法进行加密，对中敏感数据采用第二加密算法进行加密，对高敏感数据采用同态加密算法进行加密； S2.1、对低敏感数据应用AES-128加密算法进行加密，生成对应的加密密文； S2.2、对中敏感数据应用AES-256加密算法进行加密，生成对应的加密密文； S2.3、对高敏感数据应用同态加密算法进行加密，所述同态加密算法为Paillier加密算法； S2.4、所有加密过程通过集中式密钥管理系统生成并管理密钥，包括密钥的生命周期管理、密钥存储与分发； S3、基于强化学习的联合调度机制，通过实时获取集群的负载、计算任务需求、数据敏感度信息，动态调整计算资源的分配及任务调度； S3.1、收集当前集群的资源使用情况，包括计算节点的负载、内存和CPU使用率，以及任务的计算需求与优先级； S3.2、基于深度Q学习，在满足资源分配约束条件下，动态调整任务调度策略和资源分配策略； S3.3、根据任务的加密级别、数据敏感度和计算资源需求，选择资源空闲且能够满足加密计算需求的计算节点； S3.4、计算任务的调度过程中，考虑资源利用率、负载均衡和安全性； S4、在集群中部署零信任架构，使每个请求都需经过身份验证与权限授权，并通过基于角色的访问控制策略对任务权限进行细粒度控制； S4.1、对集群内的每个请求，均实施基于OAuth2.0或OpenIDConnect的身份验证； S4.2、实现基于属性的访问控制，根据任务的敏感度、请求方的身份及角色信息进行访问权限控制； S4.3、每次请求访问都经过权限校验； S4.4、动态调整权限，使权限在任务生命周期内依据任务要求和访问情况进行实时更新； S5、对集群中的计算任务、数据传输进行实时监控，采用深度学习算法对集群行为进行异常检测，并识别潜在的安全威胁； S5.1、使用Prometheus监控系统实时监控集群的计算节点资源使用情况，并通过Grafana进行可视化展示； S5.2、利用深度学习算法对集群行为进行建模，识别与正常行为偏离的异常模式； S5.3、使用基于模型的异常检测方法，在集群资源或任务行为出现异常时，自动触发报警，通知管理员； S5.4、结合监控系统与异常检测结果，生成实时安全报告，帮助管理员及时采取应对措施； S6、在检测到潜在威胁时，自动执行安全响应机制，通过隔离异常节点、限制恶意任务的资源访问方式进行防护。

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北京涵鑫盛科技有限公司，其通讯地址为：100020 北京市朝阳区百子湾路29.31号25幢3层3089室；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”。