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龙图腾网获悉上海零数众合信息科技有限公司申请的专利可信数据空间中审批数据完整性校验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：CN121351159B 。

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：202511892000.1，技术领域涉及：G06F21/64；该发明授权可信数据空间中审批数据完整性校验方法及系统是由王磊;徐兵;赵宁设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本可信数据空间中审批数据完整性校验方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了可信数据空间中审批数据完整性校验方法及系统，涉及数据安全技术领域。该方法包括：基于待审批数据的数据属性信息和审批关联特征评估确定审批风险系数和审批紧急指数；根据所述审批风险系数和审批紧急指数计算获取适配审批时限；将小于所述适配审批时限作为效率约束，对初始审批策略进行优化，选取最小预测审批错误概率对应的审批节点组合和审批节点校验深度组合作为适配审批方案；在可信数据空间内，按照所述适配审批方案对所述待审批数据进行完整性校验。本发明有效提升了可信数据空间中审批全链路数据的完整性、可靠性与处理效率。

本发明授权可信数据空间中审批数据完整性校验方法及系统在权利要求书中公布了：1.可信数据空间中审批数据完整性校验方法，其特征在于，方法包括： 基于待审批数据的数据属性信息和审批关联特征评估确定审批风险系数和审批紧急指数，所述审批关联特征包括关联业务优先级、关联业务监管时限； 根据所述审批风险系数和审批紧急指数计算获取适配审批时限； 将小于所述适配审批时限作为效率约束，对初始审批策略进行优化，选取最小预测审批错误概率对应的审批节点组合和审批节点校验深度组合作为适配审批方案； 在可信数据空间内，按照所述适配审批方案对所述待审批数据进行完整性校验； 基于待审批数据的数据属性信息和审批关联特征评估确定审批风险系数和审批紧急指数，包括： 基于历史审批数据校验记录，采集样本数据属性信息集、样本审批关联特征集，并对不同样本数据属性信息和样本审批关联特征的场景下所对应的历史审批风险系数和历史审批紧急指数进行标注，获取样本审批风险系数集、样本审批紧急指数集； 采用所述样本数据属性信息集、样本审批关联特征集为输入，采用所述样本审批风险系数集、样本审批紧急指数集为监督，训练生成对抗网络，直至生成器和判别器均收敛，构建审批特征识别引擎； 利用所述审批特征识别引擎，根据待审批数据的数据属性信息和审批关联特征评估确定审批风险系数和审批紧急指数； 将小于所述适配审批时限作为效率约束，对初始审批策略进行优化，选取最小预测审批错误概率对应的审批节点组合和审批节点校验深度组合作为适配审批方案，包括： 获取所述待审批数据的同类数据的初始审批策略，其中，所述初始审批策略包括多个审批节点和多个审批节点校验深度阈值，审批节点校验深度为预构建的数据异常识别引擎的通道调用数量； 基于所述多个审批节点和多个审批节点校验深度阈值，按照预设节点校验深度步长，进行审批节点和校验深度的随机组合枚举，生成多个初始审批方案，其中，每个初始审批方案均包括审批节点组合和审批节点校验深度组合，且所述审批节点组合至少包括一个审批节点； 将小于所述适配审批时限作为效率约束，对所述多个初始审批方案进行筛选，获取多个合格审批方案； 分别对所述多个合格审批方案进行审批错误概率预测，输出多个预测审批错误概率，并选取最小预测审批错误概率对应的合格审批方案作为适配审批方案； 所述数据异常识别引擎的构建方法包括： 基于同类数据的历史审批数据校验记录，采集样本审批数据集，并采集不同样本审批数据所对应的历史异常数据，获取样本异常数据集； 将所述样本审批数据集和样本异常数据集等分为多个份，获取多个样本训练集； 利用所述多个样本训练集分别训练深度学习模型至收敛，生成多个数据异常识别通道，并按照均值融合策略集成构建数据异常识别引擎。

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