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龙图腾网获悉江苏西里西科技有限公司申请的专利一种基于云计算平台的数据安全管理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：CN120337247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510389068.1，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权一种基于云计算平台的数据安全管理方法及系统是由康广震设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算平台的数据安全管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云计算平台的数据安全管理方法及系统，涉及数据安全管理技术领域，包括：实时采集云计算平台的原始数据并进行预处理；基于生成对抗网络GAN构建判别模型生成伪造数据样本，并与真实数据样本作为输入数据，基于极限学习机利用输入数据优化判别模型并判别攻击数据；使用隐马尔可夫模型构建安全态势模型并通过集群粒子算法优化参数，基于实时的攻击数据输出预测安全态势。通过生成对抗网络并借助极限学习机优化判别模型，有效提升攻击数据的判别精度，通过隐马尔可夫模型建立安全态势模型，并结合集群粒子算法优化模型参数，将预测的攻击路径与深度Q学习网络结合，通过双重深度Q网络进行攻击路径预测，并实时调整防御策略。

本发明授权一种基于云计算平台的数据安全管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算平台的数据安全管理方法，其特征在于：包括： 实时采集云计算平台的原始数据并进行预处理； 所述原始数据包括安全漏洞数据、节点基本信息、设备配置日志； 将原始数据转换为数值型数据并得到随机噪声向量，基于生成对抗网络GAN构建判别模型生成伪造数据样本，并与真实数据样本作为输入数据，基于极限学习机利用输入数据优化判别模型并判别攻击数据； 使用隐马尔可夫模型构建安全态势模型并通过集群粒子算法优化参数，基于实时的攻击数据输出预测安全态势； 将预测安全态势代入到深度Q学习网络并结合双重深度Q网络进行攻击路径预测，基于预测的攻击路径图实时调整防御策略； 所述使用隐马尔可夫模型构建安全态势模型并通过集群粒子算法优化参数，基于实时的攻击数据输出预测安全态势包括： 定义云计算平台的安全态势为一次马尔可夫过程，定义隐状态为云计算平台中所有节点整体的安全态势，使用隐马尔可夫模型构建安全态势模型，初始化安全态势模型的参数； 所述通过集群粒子算法优化参数包括使用随机数初始化粒子群中每个粒子的初始位置和初始速度，选择粒子群的大小； 使用K-means聚类将粒子群分成多个集群，每个集群代表一个局部最优解区域，对每个集群中的粒子进行独立的适应度评估，集群内的粒子共享一个共同的最佳位置； 通过适应度函数计算每个粒子的适应度，粒子根据速度调整公式更新位置和速度，根据粒子的位置更新和速度调整，重新评估粒子的适应度，每个粒子的新位置对应新的解，比较所有粒子的适应度，选择适应度最大的粒子作为全局最优粒子，并更新全局最佳位置； 选择全局最优粒子作为最终的安全态势模型的参数； 将不同时间步的攻击数据作为观测序列，使用Viterbi算法解码最优隐状态序列，初始化初始状态的概率，对于观测序列中每个时间步和每个隐状态，递推每个隐状态的最大概率，使用回溯过程通过记录每个时间步中的最大概率来源找到最可能的隐状态序列； 通过评估模型的对数似然值检测安全态势模型的性能，根据对数似然值及其他性能评估指标，进行模型参数的微调； 通过将实时的攻击数据代入安全态势模型输出预测安全态势。

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