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龙图腾网获悉陕西睿联信息科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的跨部门政务数据安全共享与分析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：CN120632954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511129565.4，技术领域涉及：G06F21/74；该发明授权一种基于深度学习的跨部门政务数据安全共享与分析方法是由徐学平;马涛设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的跨部门政务数据安全共享与分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的跨部门政务数据安全共享与分析方法，涉及数据共享与分析技术领域；包括以下步骤：跨部门采集多源数据，并依次经过数据清洗校验、全量采集实施和数据类型统一转换处理，转化成标准数据后进行分布式存储；构建知识图谱，对分布式存储的数据进行语义解析后分析，计算数据等级，构建与数据等级对应的多级检索目录；其技术要点为：通过知识图谱挖掘实体间隐藏关联，深度学习实时感知风险，相比现有技术的被动存储模式，实现数据从仅仅能够共享到安全使用的升级，既能够保障共享效率，又能够提升数据分析的深度与安全性，满足跨部门协同决策需求使用效果好，具有良好的使用前景。

本发明授权一种基于深度学习的跨部门政务数据安全共享与分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的跨部门政务数据安全共享与分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、跨部门采集多源数据，并依次经过数据清洗校验、全量采集实施和数据类型统一转换处理，转化成标准数据后进行分布式存储； S2、构建知识图谱，对分布式存储的数据进行语义解析后分析，计算数据等级，构建与数据等级对应的多级检索目录； 计算数据等级的步骤如下： 从知识图谱中的实体属性信息中提取多维特征，多维特征包括实体敏感度评分、部门等级权重、路径权重、关联实体敏感度均值和访问限制次数； 对多维特征进行min-max标准化，消除不同特征之间的量纲差异； 使用递归特征消除算法，按照特征重要性进行排序，特征重要性采用基尼系数计算，按照排序累加特征重要性至特征重要性之和大于90%，将有累加特征重要性的特征删除； 采用图注意力网络，输入为实体特征矩阵和邻接矩阵，输出得分； 将得分与预设的五级阈值进行比对，评估数据等级； 构建与数据等级对应的多级检索目录的步骤如下： 基于知识图谱的敏感度评分和关系强度，通过GraphSAGE图样本聚合网络模型输出实体向量，计算实体向量的余弦相似度，得到关系强度值； 从中提取数据实体与核心关联实体之间的关系强度值，得到核心关联实体关系强度； 构建与数据等级一一对应的五级目录，并将分布式存储的数据与五级目录关联； S3、构建与数据等级联动的人员账户等级体系，配置人员账户的访问权限和访问策略，并且对人员账户进行实时异常访问检测和管控； S4、构建与数据等级同步的密钥等级体系，并对密钥进行管理，然后对密钥进行实时异常访问检测和管控； S5、采集各个账户的使用时产生的基础风险特征，并将基础风险特征输入风险识别模型中，得到用户综合风险评分和部门综合风险评分，并基于评分执行整改策略。

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