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龙图腾网获悉中建碳科技有限公司;中建生态环境集团有限公司申请的专利基于人工智能的数据监测平台安全防护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：CN121071344B 。

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：202511090072.4，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权基于人工智能的数据监测平台安全防护方法及系统是由孙健;安为;王海斌;薛世伟;姚子宣;苗振轩;赵华设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的数据监测平台安全防护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的数据监测平台安全防护方法及系统，首先获取包含不同监测节点连续时间周期内带节点标识和时间戳标记原始数据单元的初始监测数据集合，接着提取初始监测数据集合中的时间序列特征和空间关联特征，形成目标安全特征集合，然后利用预训练的安全风险检测模型进行异常模式识别，生成安全风险检测结果，再分析异常类型及传播路径特征信息，最后生成含节点定位标识的安全防护指令并发送至控制模块触发风险隔离操作，从而可以全面、精准地保障碳排监测数据监测平台的安全，确保碳排放数据监测的准确性和可靠性。

本发明授权基于人工智能的数据监测平台安全防护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的数据监测平台安全防护方法，其特征在于，所述方法包括： 获取数据监测平台的初始监测数据集合，所述初始监测数据集合包含不同监测节点在连续时间周期内采集的具有节点标识和时间戳标记的原始数据单元，具体包括电力消耗数据、燃气使用数据、人员流动数据； 对所述初始监测数据集合进行特征提取，得到包含时间序列特征和空间关联特征的目标安全特征集合，所述时间序列特征用于表征同一监测节点数据在时间维度的变化规律，所述空间关联特征用于表征不同监测节点数据在空间维度的相互影响关系； 调用预训练的安全风险检测模型对所述目标安全特征集合进行异常模式识别处理，生成包含异常发生概率和异常特征描述的安全风险检测结果； 根据所述安全风险检测结果分析数据监测平台中存在的异常类型及异常在监测节点网络中的传播路径特征信息； 基于所述异常类型及所述传播路径特征信息生成包含节点定位标识的安全防护指令，并将所述安全防护指令发送至数据监测平台的控制模块以触发风险隔离操作； 所述对所述初始监测数据集合进行特征提取，得到包含时间序列特征和空间关联特征的目标安全特征集合，包括： 按照预设的时间间隔对所述初始监测数据集合进行时间分块处理，得到具有时间连续性的多个数据块单元，每个数据块单元包含多个监测节点在相同时段内采集的原始数据单元； 对每个数据块单元中的单个监测节点数据进行时间序列分析处理，通过滑动窗口计算数据在时间维度的均值变化曲线斜率、方差波动幅度累计值以及相邻时间点自相关系数矩阵主对角线元素，生成时间序列特征； 对每个数据块单元中的不同监测节点数据进行空间关联性分析处理，基于节点物理位置坐标计算欧式距离，结合联合概率分布矩阵计算互信息值，通过距离衰减函数生成空间距离衰减系数，并通过皮尔逊相关系数计算节点间数据变化同步性指标，生成空间关联特征； 将同一数据块单元的时间序列特征和空间关联特征进行维度对齐处理，生成包含时间戳、节点标识、特征维度的特征向量单元； 按照时间顺序拼接所有数据块单元的特征向量单元，构建包含时间序列特征和空间关联特征的目标安全特征集合。

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