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龙图腾网获悉江西软件职业技术大学申请的专利一种基于人工智能的网络安全数据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：CN120354418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510540686.1，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于人工智能的网络安全数据分析方法是由范红铭;吴志勇;罗磊;郑明才;刘伟华;黎小龙;孙月设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的网络安全数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全技术领域，公开了一种基于人工智能的网络安全数据分析方法，本发明提供了一种对于跨平台数据协作时的网络数据安全的的分析方法，首先提取跨平台数据协作过程中的获取身份验证、数据加密和访问传输特征参数，并对特征参数进行无量纲处理，将不同的参数统一到相同的尺度上，基于身份验证、数据加密和访问传输安全特征参数计算获取对应的安全系数，基于不同的安全系数对现阶段跨平台数据协作过程中的安全系进行评估，并根据现阶段的评估结果预测下一阶段跨平台数据协作的安全性，通过多维度的数据分析，准确识别网络数据安全风险，提高了安全检测的准确性和全面性。

本发明授权一种基于人工智能的网络安全数据分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的网络安全数据分析方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤S1、通过网络流量采集设备，采集跨平台数据协作数据包； 步骤S2、提取数据包中的特征参数，并基于人工智能对所有特征参数进行处理，将不同的参数统一到相同的尺度上； 步骤S3、对特征参数进行分析，根据分析结果评估当前阶段跨平台数据协作的安全性； 步骤S4、根据分析结果，预测下一阶段跨平台数据协作的安全性； 所述步骤S2的具体工作过程包括： 所述特征参数包括：身份验证参数、数据加密参数和访问传输参数； 所述身份验证参数包括：密码复杂度参数和多因素认证参数； 所述数据加密参数包括：加密算法参数和密钥管理参数； 所述访问传输参数包括：传输协议参数和数据完整性校验参数； 所述步骤S3的具体工作过程包括： 步骤S31、分别获取身份验证、数据加密和访问传输安全系数； 步骤S32、基于身份验证、数据加密和访问传输安全系数获取跨平台数据协作安全系数； 步骤S33、将身份验证、数据加密和访问传输安全系数分别与系统设定的身份验证、数据加密和访问传输安全系数阈值比较，若出现任一安全系数大于等于系统设定安全系数阈值，则说明跨平台数据协作安全性不合格，若未出现任一安全系数大于等于系统设定安全系数阈值，进入步骤S34； 步骤S34、将跨平台数据协作安全系数与系统设定的跨平台数据协作安全系数阈值比较，若跨平台数据协作安全系数大于等于系统设定的跨平台数据协作安全系数阈值，则说明跨平台数据协作安全性存在潜在风险； 步骤S32获取跨平台数据协作安全系数的方法包括： 构建跨平台数据协作安全系数计算模型，表达式为： ； 式中，、和分别为身份验证安全系数、数据加密安全系数和传输安全系数对应的权重系数； 所述步骤S4的工作过程包括： 获取现阶段身份验证参数、数据加密参数和访问传输参数，代入跨平台数据协作安全系数计算模型，得出现阶段跨平台数据协作安全系数，构建下一阶段跨平台数据协作安全系数计算模型，表达式为：； 式中，经过归一化处理，取值范围为0到1，为下一阶段跨平台数据协作安全系数，取值范围为0到1，为突发因素的影响，当无突发因素，当有突发因素且有积极影响，当有突发因素且有负面影响，为自我调节系数，自我调节能力越强越大； 将下一阶段跨平台数据协作安全系数输入到训练好的人工智能模型，预测下一阶段的下一阶段跨平台数据协作安全等级。

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