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龙图腾网获悉大连工业大学;大连英达士智能科技有限公司申请的专利一种面向工业互联网的模型安全保护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：CN121530750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610043813.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种面向工业互联网的模型安全保护系统是由周帆;王志强;邓泽东;候中坚设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向工业互联网的模型安全保护系统在说明书摘要公布了：一种面向工业互联网的模型安全保护系统，包括模型加密模块、访问控制模块、安全监测模块、恢复机制模块、密钥管理模块和审计追踪模块，系统在模型存储和传输过程中采用基于混沌映射与分层矩阵变换的模型参数动态加密算法，防止模型被窃取或篡改；通过访问控制策略，限制只有授权用户才能在特定环境下访问和使用模型，实时监测模型的运行状态、数据流和使用环境，利用基于动态图注意力网络与多模态时序异常传播推演的威胁检测算法及时发现；当模型遭受攻击或损坏时，能够从安全备份中快速恢复模型的正常状态。本发明有益效果：实现了对工业互联网中智能化模型的全生命周期、全方位安全保护，确保了工业生产的稳定性和连续性。

本发明授权一种面向工业互联网的模型安全保护系统在权利要求书中公布了：1.一种面向工业互联网的模型安全保护系统，其特征在于，包括模型加密模块、访问控制模块、安全监测模块、恢复机制模块、密钥管理模块和审计追踪模块；所述模型加密模块，用于对工业互联网中的智能化模型在存储和传输过程中进行加密和解密处理；访问控制模块基于动态策略对用户访问模型的请求进行认证和授权；安全监测模块实时监控模型的运行状态和使用环境，并基于动态图注意力网络与多模态时序异常传播推演的威胁检测算法发现安全威胁；在模型受损时，恢复机制模块从安全备份中快速恢复模型至正常状态；密钥管理模块，用于对系统中所使用的加密密钥进行全生命周期管理；审计追踪模块记录与模型安全相关的所有操作和事件； 所述安全监测模块，提供了一种基于动态图注意力网络与多模态时序异常传播推演的威胁检测算法，通过建模工业互联网中模型、数据流和控制信号之间复杂的动态关系，实现对潜在协同攻击和隐蔽威胁的前瞻性检测，具体如下： 首先，将观测指标编码成节点特征，有：其中，为节点在时刻的特征向量，为节点在时刻的输入向量，为特征向量的权重矩阵，用于特征融合，为特征向量的偏置向量，为层标准化操作，以稳定训练过程，为了构建动态关系图与邻接矩阵的关系，有：，其中，为线性整流单元激活函数，是向量拼接操作，是用于计算关系权重的注意力向量，为的转置，为用于计算关系的可学习权重矩阵，为节点在时刻的特征向量，表征了节点对节点的瞬时影响强度，反映了在时刻的系统状态下的依赖关系，接着对邻接矩阵标准化，得到标准化的邻接矩阵：，其中，为节点集合，为节点对节点的瞬时影响强度，考虑到图的空间关系和节点特征的时间序列，计算时空注意力系数： 其中，为节点在前一时刻的隐藏状态，为节点在前一时刻的隐藏状态，为节点在前一时刻的隐藏状态，为节点的邻域集合， 为函数的权重矩阵，为函数的偏置矩阵，为注意力向量，作用是将一个高维的、拼接后的节点对特征，映射成一个单一的标量分数，为双曲正切激活函数，注意力机制动态地决定了在时刻，节点从其相邻节点聚合的信息，同时考虑了历史状态和当前特征；基于图结构和注意力权重，生成了节点在时刻的初步异常嵌入，并融合了其邻居的异常状态信息，对节点异常嵌入聚合更新，有： 其中，为异常置信度，为变换矩阵，为激活函数，将输出限制在0,1范围内，表示异常可能性，构建基于推演矩阵的多步异常传播预测策略，以预测未来步内的异常传播，对于单步异常传播推演，有： 其中，为t时刻所有节点的异常嵌入矩阵，为异常传播推演矩阵，表征异常状态从一个节点传递到另一个节点的演变过程，为非线性激活函数，模拟了异常在图中沿着边，按照邻接矩阵规定的路径，并经过定义的规则进行变换后，传播到下一时刻的结果： 通过多步迭代推演，推演未来步后整个系统的异常状态： 最终获得预警分数，预警分数表示为：，其中，为一个权衡超参数，平衡当前异常严重程度和未来潜在风险，当超过预设阈值时，系统不仅会发出针对当前问题的告警，还会附带一份关于潜在传播路径和影响范围的预测报告。

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