济南蓝剑钧新信息科技有限公司王晓东获国家专利权
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龙图腾网获悉济南蓝剑钧新信息科技有限公司申请的专利基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度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：CN120353555B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510819486.X，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度系统是由王晓东;魏琳榕;张明华;范瑞远;吴诗娟设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度系统在说明书摘要公布了：本发明涉及解密任务调度技术领域，具体为基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度系统。本发明通过引入深度学习算法和Q学习方法，基于密文的解密任务调度特征矩阵和计算节点的实时资源信息进行高效任务调度。深度学习优化模块通过模拟调度任务，自动选择合适计算节点并优化任务分配，显著提高解密任务的处理效率。通过解密任务路径识别算法，系统实现动态任务分配，实时监控任务的迁入和迁出，及时发现计算节点负载过重的情况，自动迁移任务到负载较轻的节点，保证系统的负载均衡并避免过载现象。
本发明授权基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度系统，包括数据采集模块和深度学习优化模块，其特征在于； 数据采集模块负责采集密文文件原文和密文元数据，通过运算进行各个密文的字符集统计特征提取和熵特征提取，并基于提取到的字符集统计特征和熵特征进行运算，得到各个密文属于各个预设加密方法的加密结果的概率以及对应的预估破解难度，生成各个密文的解密任务调度特征矩阵； 深度学习优化模块基于各个密文i的解密任务调度特征矩阵，使用深度学习算法对解密任务进行模拟调度，将所有密文的解密任务根据加密方法j的概率估算结果以及破解难度分配给各个计算机节点，提供高效的任务调度策略；构建基于Q学习的任务调度深度学习模型，对所有密文的解密任务进行初步分配。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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