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龙图腾网获悉上海市大数据中心申请的专利基于跨平台的数据安全流通监管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：CN120611409B 。

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：202510521497.X，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于跨平台的数据安全流通监管系统及方法是由范倍铭;刘辰昀;张向飞;金艳;何怡;丁阳;李勇设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨平台的数据安全流通监管系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于跨平台的数据安全流通监管系统及方法，涉及数据安全技术领域，包括：获取历史将档案文件归为相应档案类别的初审记录，提取初审人员，确定对档案文件进行档案类别再次分类的复审人员，并再次分类得到复审记录；对档案文件的内容摘要和档案描述均进行关系抽取，得到每一档案类别对应的基准集合；建立神经网络模型，根据档案描述和内容摘要，对每一神经网络模型进行训练；提取待检测档案文件对应的档案类别、档案描述和内容摘要，并判断是否对待检测档案文件的所属档案类别进行预警提示。本发明通过对历史操作记录总结规律，判断档案文件的分类是否合理，有助于降低档案错误分类的情况，提高数据安全和可靠性。

本发明授权基于跨平台的数据安全流通监管系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于跨平台的数据安全流通监管方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S100：获取历史将档案文件归为相应档案类别的操作记录，作为初审记录，提取初审记录对应的初审人员，并从除了初审人员之外的分类人员中，确定对档案文件进行档案类别再次分类的复审人员，并将复审人员对档案文件进行再次分类的操作记录，作为复审记录； 步骤S200：提取档案文件的内容摘要，以及初审人员和复审人员对档案文件进行分类之后撰写的档案描述，并均进行关系抽取，得到其中的实体和关联关系；并根据每一档案文件对应的操作记录中的实体和关联关系，得到每一档案类别对应的基准集合； 步骤S300：为每一档案类别各自建立对应的神经网络模型，根据每一档案类别对应的档案描述和内容摘要，对每一神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型； 步骤S400：提取待检测档案文件对应的档案类别、档案描述和内容摘要，并得到待检测档案文件对应的实体和关联关系，根据档案类别对应的基准集合和神经网络模型，判断是否对待检测档案文件的所属档案类别进行预警提示； 步骤S410：待检测档案文件为已完成跨平台传输以及完成首次档案类别分类的文件，将待检测档案文件的档案类别作为C0，提取待检测档案文件初审记录的档案描述和内容摘要，并得到其中的所有元素组合，将元素组合数量作为Y，计算其中第y个元素组合与档案类别C0的基准集合中每一组合的组合相似度，将其中组合相似度最大值作为第y个元素组合的目标值，并得到每一元素组合的目标值，进而得到待检测档案文件的类别契合程度，其中，e为自然对数，q为调整因子系数，Sy为第y个元素组合的目标值； 步骤S420：将待检测档案文件初审记录的档案描述和内容摘要均代入到每一神经网络模型中，得到待检测档案文件与每一档案类别之间的相关程度，若类别契合程度Z小于预设的程度阈值或档案类别C的相关程度不为最大，则对待检测档案文件的所属档案类别进行预警，并提示相关人员进行处理。

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