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龙图腾网获悉江苏数兑科技有限公司申请的专利基于强化学习大模型的数据安全防护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：CN121193540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511713736.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于强化学习大模型的数据安全防护系统是由林锋;章海锋;刘晓雷设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习大模型的数据安全防护系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于强化学习大模型的数据安全防护系统，涉及数据处理技术领域，包括：关联历史攻击链特征库提取对应的攻击行为序列特征；融合知识化数据实体、实时环境基线偏移量及历史攻击链特征构建综合安全状态表征体；将安全状态表征体通过预训练强化学习大模型生成防护策略指令集；在零信任架构部署防护策略指令集，采集策略生效时延、安全熵变梯度及防御效能指标生成反馈张量；基于所述反馈张量构建奖励函数，采用近端策略优化算法更新强化学习模型的策略网络参数形成闭环。本发明提升了数据安全防护的智能化、动态性及适应性。

本发明授权基于强化学习大模型的数据安全防护系统在权利要求书中公布了：1.基于强化学习大模型的数据安全防护系统，其特征在于，包括： 采集模块，用于获取多源异构原始数据流，采用协议指纹解析与自适应特征编码生成独立数据单元集合并提取数据单元特征向量； 计算模块，用于以数据单元集合为节点，通过拓扑空间映射算法生成拓扑空间坐标向量，并计算威胁传播权重，生成拓扑子集； 融合模块，用于基于拓扑子集提取风险指标计算调整因子，将调整因子与数据单元特征向量融合生成风险增强特征矩阵； 提取模块，用于将风险增强特征矩阵输入数据中台，通过领域知识图谱映射至语义节点并注入拓扑风险标识，生成知识化数据实体，并启动安全态势感知器生成实时环境基线偏移量，关联历史攻击链特征库提取对应的攻击行为序列特征； 执行模块，用于融合知识化数据实体、实时环境基线偏移量及历史攻击链特征构建综合安全状态表征体；将安全状态表征体通过预训练强化学习大模型生成防护策略指令集； 部署模块，用于在零信任架构部署防护策略指令集，采集策略生效时延、安全熵变梯度及防御效能指标生成反馈张量； 强化模块，用于基于反馈张量构建奖励函数，采用近端策略优化算法更新强化学习模型的策略网络参数形成闭环。

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