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龙图腾网获悉中国移动通信集团西藏有限公司申请的专利基于大数据分析的数据安全风险预警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：CN120935575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511076628.4，技术领域涉及：H04W12/37；该发明授权基于大数据分析的数据安全风险预警方法及系统是由平措占堆;周源;安鹏伍;刘小军;次仁卓玛设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的数据安全风险预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大数据分析的数据安全风险预警方法及系统，首先构建数据安全风险特征图谱，通过多源数据接入接口实时采集移动通信网络中的异构数据集合，经分布式清洗与标准化处理生成多源异构数据融合流，然后将该其输入预设的分布式风险特征学习网络，基于数据安全风险特征图谱进行特征映射与关联强化处理得到实时风险特征向量，对实时风险特征向量进行大数据关联分析，挖掘风险特征传导依赖关系，生成风险传播路径权重集合，最后由此确定风险扩散等级及关键影响节点，生成包含风险扩散路径标识的安全风险预警指令并推送至移动通信安全管理平台，从而实现了数据安全风险的精准预警和快速响应，保障了移动通信网络的安全稳定运行。

本发明授权基于大数据分析的数据安全风险预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的数据安全风险预警方法，其特征在于，所述方法包括： 构建数据安全风险特征图谱，所述数据安全风险特征图谱包含用户身份特征、接入行为特征、信令交互特征、数据传输特征及网络切片特征的关联关系网络； 通过多源数据接入接口实时采集移动通信网络中的异构数据集合，对所述异构数据集合进行分布式清洗与标准化处理，生成多源异构数据融合流； 将所述多源异构数据融合流输入预设的分布式风险特征学习网络，基于所述数据安全风险特征图谱进行特征映射与关联强化处理，得到实时风险特征向量； 对所述实时风险特征向量进行大数据关联分析，挖掘风险特征间的传导依赖关系，生成风险传播路径权重集合； 根据所述风险传播路径权重集合确定风险扩散等级及关键影响节点，生成包含风险扩散路径标识的安全风险预警指令，并将所述安全风险预警指令推送至移动通信安全管理平台； 所述将所述多源异构数据融合流输入预设的分布式风险特征学习网络，基于所述数据安全风险特征图谱进行特征映射与关联强化处理，得到实时风险特征向量，包括： 初始化分布式风险特征学习网络，所述分布式风险特征学习网络包含特征输入层、图谱映射层、关联强化层及特征输出层； 通过所述特征输入层对所述多源异构数据融合流中的数据单元进行特征解析，提取用户身份特征数据、接入行为特征数据、信令交互特征数据、数据传输特征数据及网络切片特征数据对应的原始特征值； 将提取的原始特征值输入图谱映射层，通过所述图谱映射层基于数据安全风险特征图谱的特征节点标识，将原始特征值映射至对应的特征节点，生成初始节点特征向量，所述初始节点特征向量的维度与风险特征图谱中的特征节点数量一致，每个维度对应一个特征节点的原始特征值； 将所述初始节点特征向量输入关联强化层，通过所述关联强化层调用风险特征图谱中的关联边信息，基于关联强度参数及传导方向标识，对初始节点特征向量进行邻域特征聚合处理，所述邻域特征聚合处理包含对每个特征节点，聚合其直接关联节点的特征值与关联强度参数的乘积，生成邻域聚合特征； 将所述初始节点特征向量与邻域聚合特征进行加权融合，生成强化关联特征向量，所述加权融合的权重基于特征节点在风险特征图谱中的重要性评分确定，所述重要性评分通过特征节点的度中心性计算得到； 将所述强化关联特征向量输入特征输出层，利用所述特征输出层通过全连接网络对强化关联特征向量进行非线性变换，将变换后的特征向量进行维度归一化处理，生成具有统一维度表示的实时风险特征向量，所述实时风险特征向量的每个维度对应风险特征图谱中一个特征节点的强化特征值。

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中国移动通信集团西藏有限公司，其通讯地址为：850008 西藏自治区拉萨市金珠中路84号；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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