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龙图腾网获悉上海四叶草信息科技有限公司申请的专利基于人工智能的网络安全风险评估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：CN120498791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510671910.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于人工智能的网络安全风险评估系统及方法是由胡晓斌设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的网络安全风险评估系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于人工智能的网络安全风险评估系统及方法，涉及网络信息安全技术领域，采用动态协同聚合理念DSA和信任博弈激励机制TGIM的创新融合，实现了在完全保护数据隐私前提下的高效跨组织协作，DSA算法利用数据效用因子DUF和威胁关联度量TCM动态加权聚合模型参数，无需共享原始数据即可生成高质量全局模型，极大降低了数据泄露风险，TGIM基于博弈论设计信任分数和指数型回报函数，激励高质量贡献并有效防范恶意行为，确保协作公平性，去中心化协作模式显著提升了多组织协同应对复杂网络威胁的能力，将隐私保护与高效协作无缝结合，为金融、医疗等敏感行业提供了一种全新的安全评估范式，具备广泛的应用潜力。

本发明授权基于人工智能的网络安全风险评估系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的网络安全风险评估方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： Sp1：在各参与组织处，对本地网络安全数据进行预处理，通过特征提取算法生成包含威胁相关信息的数据特征，并基于此生成本地模型参数； Sp2：通过动态协同聚合理念对各组织的本地模型参数进行聚合，生成全局模型，所述动态协同聚合理念根据数据效用因子和威胁关联度量动态计算非线性加权系数，实现参数的智能融合； Sp3：利用区块链信任模块，采用信任博弈激励机制记录各参与组织贡献的模型更新，通过博弈论动态调整信任分数并激励高质量贡献，确保协作的公平性与安全性； Sp4：通过威胁情报分析模块，采用多模态语义蒸馏方法融合文本、事件日志和网络流量多模态数据，提取威胁特征并输入全局模型，提升威胁检测精度； Sp5：利用自适应优化模块，采用异构代理协同进化方法动态优化全局模型，通过多代理间的竞争与合作适应动态威胁环境； Sp6：各参与组织下载全局模型，执行本地网络安全风险评估，并将评估反馈上传以优化下一轮全局模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海四叶草信息科技有限公司，其通讯地址为：200300 上海市长宁区广顺路33号8幢1层4330室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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