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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于大模型的隐私信息保障系统和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：CN121561899B 。

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：202610084117.5，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权一种基于大模型的隐私信息保障系统和方法是由杨静;丁棋;窦亮设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的隐私信息保障系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的隐私信息保障系统和方法，涉及隐私保障技术领域，所述保障方法包括以下步骤：对用户所处场景信息和行为数据进行采集，并对隐私信息的保障情况进行识别，生成用户的信息浏览记录；对用户所处的场景类型进行划分；对行为数据进行识别划分，建立用户的行为模式模型；获取任意场景类型的行为数据包含情况，得到行为数据与场景类型之间的异常关联情况；分析任意行为数据的分布情况，得到各个行为数据的异常特征值；对任意信息浏览记录中进行风险综合评估；对用户当前所处场景信息和行为数据进行实时获取，并进行初步评估；对用户的期望行为数据进行预测，对存在的异常行为进行风险预警。

本发明授权一种基于大模型的隐私信息保障系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的隐私信息保障方法，其特征在于：所述保障方法包括以下步骤： 步骤S100：对用户在设备使用过程中的所处场景信息和行为数据进行采集，并对隐私信息的保障情况进行识别，生成用户的信息浏览记录；分析各条信息浏览记录中的场景信息，基于识别结果对用户所处的场景类型进行划分； 在步骤S100包括以下内容： 对用户在设备使用过程中的隐私信息预设若干个维度的安全识别规则，计算得到每一个维度的异常特征值；对每一个维度预设一个特征阈值，根据特征阈值进行异常标记；将采集到的若干个行为数据、若干类场景信息和隐私信息的识别结果进行汇总，生成相应的一条信息浏览记录；任意选取一条信息浏览记录并对若干类场景信息进行提取，对每一类场景信息提取得到若干个特征和对应的数值范围，将每一类场景信息的特征与任意选取的场景类型的场景特征进行比对，对用户所处的场景类型进行划分； 步骤S200：对任意信息浏览记录中的行为数据进行识别划分，建立用户的行为模式模型；获取任意场景类型的行为数据包含情况，基于在各条信息浏览记录中的信息保障识别结果，得到行为数据与场景类型之间的异常关联情况； 所述步骤S200包括以下步骤： 步骤S201：任意选取一条信息浏览记录，并对信息浏览记录中的行为数据进行采集，对各个行为数据进行特征提取得到相应的行为特征集合；预先构建一个行为数据库，所述行为数据库中包含有若干个用户行为，任意用户行为匹配有目标特征集合； 步骤S202：任意选取一个行为特征集合，同时从行为数据库中任意选取一个用户行为的目标特征集合，若行为特征集合中任意一个行为特征均存在一个目标特征与之相同，则将选取的用户行为设定为用户的一个用户行为，得到用户在选取信息浏览记录中的若干个用户行为； 步骤S203：获取用户在各条信息浏览记录中的用户行为集合，任意选取第a个用户行为，统计第a个用户行为在各个用户行为集合中的出现次数为ha，设定信息浏览记录的数量为M，计算得到第a个用户行为的发生频率为fa=haM；统计所有信息浏览记录中存在异常标记的记录数量为myc，计算得到一个期望行为发生频率fex=M-mycM，若fa≥fex，则将第a个用户行为设定用户的常规行为，将用户的若干个常规行为进行汇总，生成用户的行为模式模型； 步骤S204：将存在异常标记的信息浏览记录设定为异常浏览记录，任意选取一条异常浏览记录，从选取的异常浏览记录中任意选取一个用户行为，设定用户的行为模式模型中不包含选取的用户行为，则将选取的用户行为设定为第一异常用户行为； 步骤S205：设定用户的行为模式模型中包含选取的用户行为，则获取异常浏览记录中用户所处的场景类型，则提取相同场景类型的任意信息浏览记录，若提取的信息浏览记录均不存在异常标记并且不包含选取的用户行为，则将选取的用户行为与用户所处的场景类型进行异常关联，得到一个异常关联组，并将选取的用户行为设置为第二异常用户行为，否则，则将选取的用户行为设定为正常用户行为； 步骤S300：分析行为模式模型中任意行为数据在各条信息浏览记录的分布情况，得到各个行为数据的异常特征值；对任意信息浏览记录中的所有行为数据进行风险综合评估，设定相应的异常判断指标； 在步骤S300包括以下内容： 从行为模式模型中任意选取一个用户行为，若选取的用户行为为第二异常用户行为，提取包含有选取用户行为的若干个异常关联组，任意选取一个异常关联组，分析异常关联组对应目标场景类型的场景存在频率，结合用户行为的发生频率分析选取用户行为的异常特征值；任意选取一个第一异常用户行为，统计第一异常用户行为在各条信息浏览记录中的出现次数，分析第一异常用户行为的异常特征值；任意选取一条信息浏览记录，并对信息浏览记录中的各个用户行为进行获取，任意选取其中的用户行为并进行行为标记分析，结合异常特征值分析选取信息浏览记录的风险评估值；获取各条存在异常标记的信息浏览记录的风险评估值，选取数值最小的一个风险评估值作为异常判断指标； 步骤S400：对用户当前所处场景信息和行为数据进行实时获取，对用户当前的行为数据进行初步评估；基于用户的行为模式模型对用户的期望行为数据进行预测，对存在的异常行为进行风险预警。

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