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龙图腾网获悉江苏省软件产品检测中心申请的专利一种应用人工智能的软件信息安全分析系统及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：CN120744939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511188293.5，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种应用人工智能的软件信息安全分析系统及方法是由陈龙生;张尔欣;张晖;王磊设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用人工智能的软件信息安全分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用人工智能的软件信息安全分析系统及方法，涉及软件信息安全分析技术领域，本发明包括：S10：分析交互数据与外部依赖数据之间的依赖关系；S20：对应用软件的实时运行特征进行分析；S30：构建关于应用软件信息的实时安全评估模型；S40：在预测的安全治理时间对应用软件信息进行安全治理。本发明通过量化权重，对应用软件调用不同外部依赖模块时生成的运行特征进行归一化处理，并根据应用软件在相邻响应时刻的运行特征之间的距离偏差值，有利于更加清晰的分析出应用软件信息的实时风险增长情况，进而提高了系统对应用软件信息安全的实时监管效果。

本发明授权一种应用人工智能的软件信息安全分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种应用人工智能的软件信息安全分析方法，其特征在于：所述方法包括： S10：当应用软件运行时，实时追踪应用软件的交互数据和外部依赖数据，并分析交互数据与外部依赖数据之间的依赖关系； S20：根据交互数据与外部依赖数据之间的依赖关系，对应用软件的实时运行特征进行分析； 所述S20包括： S201：当Yt→t+w=1-fw时，记在运行时间段[t,t+w]内追踪得到的外部依赖数据中的第三方库为库A、组件为组件B，其中，t表示用户操作数据的输入时间，w表示应用软件根据用户在t时刻输入应用软件的操作数据生成的应用软件响应数据的生成时间，Yt→t+w表示在运行时间段[t,t+w]内追踪得到的交互数据与在运行时间段[t,t+w]内追踪得到的外部依赖数据之间的依赖指数，f表示应用软件所依赖的第三方库和组件在不影响应用软件性能时，应用软件根据用户操作数据生成的应用软件响应数据的生成时间； 对库A组件B在t时刻存在的漏洞数量UAtUBt、库A组件B在t时刻被调用执行时超出应用软件根据用户操作数据所展示的功能所需的权限项数QAtQBt，以及库A组件B在t时刻的维护状态值WAtWBt进行获取，当库A组件B在[t-d,t]时间段内被维护时，WAt=0WBt=0，当库A组件B在[t-d,t]时间段内未被维护时，WAt=1WBt=1； 根据Rt+wA=a1×UAt+a2×QAt+a3×WAt对库A在t+w时刻对应用软件的风险影响特征值进行计算； 根据Rt+wB=a4×UBt+a5×QBt+a6×WBt对组件B在t+w时刻对应用软件的风险影响特征值进行计算，其中，a1、a2、a3、a4、a5、a6均表示比例系数且a1+a2+a3=1、a4+a5+a6=1； 将1-fw作为库A和组件B在t+w时刻对应用软件的性能影响特征值； 应用软件在t+w时刻的运行特征为[Rt+wA,Rt+wB,1-fw]； S202：当Yt→t+w=1-fw×1-St→t+w时，记在运行时间段[t,t+w]内追踪得到的外部依赖数据中的第三方库为库A´、组件为组件B´； 根据Rt+wA´=[a1×UA´t+a2×QA´t+a3×WA´t]×2-St→w对库A´在t+w时刻对应用软件的风险影响特征值进行计算； 根据Rt+wB´=[a4×UB´t+a5×QB´t+a6×WB´t]×2-St→w对组件B´在t+w时刻对应用软件的风险影响特征值进行计算； 将1-fw×1-St→t+w作为库A´和组件B´在t+w时刻对应用软件的性能影响特征值； 应用软件在t+w时刻的运行特征为[Rt+wA´,Rt+wB´,1-fw×1-St→t+w]； S30：根据应用软件在各历史响应时刻的量化权重，对调取的应用软件的历史运行特征进行量化处理，基于处理结果，构建关于应用软件信息的实时安全评估模型，响应时刻指应用软件生成响应数据的时刻； S40：在预测的安全治理时间对应用软件信息进行安全治理。

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