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龙图腾网获悉成都博腾软件有限公司申请的专利一种基于机器学习的URL权限调制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：CN120105383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510251136.8，技术领域涉及：G06F21/31；该发明授权一种基于机器学习的URL权限调制方法是由张洋舟;苟俊伟;徐芯凌;彭磊;白鹏;李刚设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的URL权限调制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的URL权限调制方法，涉及管理技术领域，该方法包括：步骤S100：选定目标运用的单据生成系统，嵌入预设的权限控制参数和生成细粒度规则；步骤S200：建立标准库，基于标准库和细粒度规则构建机器学习模型；步骤S300：机器学习模型基于约束条件筛出异常访问数据；步骤S400：对异常访问数据的请求进行拦截，重新验证访问权限和更新权限控制参数。本发明在跨系统场景下通过机器学习对权限保持更新，能够防止ERP系统中的角色权限在CRM等系统中失控，实时拦截异常访问行为，具有提升系统安全性的优点和降低了由于配置错误导致安全隐患的有益效果。

本发明授权一种基于机器学习的URL权限调制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的URL权限调制方法，其特征在于，该方法包括： 步骤S100：选定目标运用的单据生成系统，在单据生成系统进行跨系统数据请求的URL访问机制中嵌入预设的权限控制参数，基于单据生成系统生成细粒度规则； 步骤S200：通过权限控制参数动态传递细粒度规则，收集跨系统数据请求的完整URL日志用以建立标准库，将标准库和细粒度规则作为约束条件构建机器学习模型； 步骤S300：将跨系统数据请求中的用户访问数据作为机器学习模型的输入值，所述机器学习模型基于约束条件将不符合约束条件的用户访问数据输出，并标注为异常访问数据； 步骤S400：对异常访问数据在URL访问机制中对应的跨系统数据请求进行拦截，并解析对应的权限控制参数，重新验证URL访问机制的访问权限和更新权限控制参数； 通过URL日志中的行为模式识别建立标准库，并使用聚类方法对用户访问行为进行聚类，分析用户访问数据中的相似度用以构建标准库中的异常访问数据的标准； 使用密度聚类方法对用户访问数据进行聚类，其过程包括： 步骤S201：收集用户访问数据的主行为特征，包括访问时间戳、访问频率、访问时段、请求类型和URL访问路径序列，基于所述主行为特征，构建密度聚类单元进行聚类； 步骤S202：基于行为相似度预设距离度量，并设置邻域半径和最小点数，所述邻域半径用于衡量不同用户的主行为特征的相似度，所述最小点数表示密度聚类单元中的簇的基准量； 步骤S203：基于距离度量对全部用户的主行为特征进行聚类，将聚类结果中的核心点判别为正常的用户访问数据，将聚类结果中的边界点和噪声点判别为异常用户数据。

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