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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于强化学习的云端存储访问权限智能管理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：CN119538288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411614247.2，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权基于强化学习的云端存储访问权限智能管理方法是由马莺芮;吴斓设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的云端存储访问权限智能管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的云端存储访问权限智能管理方法，S1、构建层次化强化学习模型；S2、采集用户在云端存储系统中的历史访问数据；S3、根据用户群组权限策略配置初始权限和资源分配，并将配置结果应用于低层操作模块中；S4、反馈至层次化强化学习模型；S5、高频次访问的文件或数据块优先保留在缓存中；S6、层次化强化学习模型通过实时的奖励机制优化权限策略；S7、动态回收低频次访问的数据块或文件；S8、进行访问权限与缓存策略的同步优化；S9、临时冻结其高风险权限；S10、生成新的权限策略和缓存策略。本发明提升了系统的响应速度与资源利用效率，增强了系统的安全性与容错能力。

本发明授权基于强化学习的云端存储访问权限智能管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的云端存储访问权限智能管理方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建层次化强化学习模型，层次化强化学习模型包括高层策略模块与低层操作模块，高层策略模块负责用户群组的管理与资源权限的初始分配，低层操作模块用于具体文件或数据块的访问权限控制与动态缓存策略调整； S2、采集用户在云端存储系统中的历史访问数据，将历史访问数据输入到高层策略模块中生成初始的用户群组权限策略； S3、根据用户群组权限策略配置初始权限和资源分配，并将配置结果应用于低层操作模块中，使每个用户群组在首次访问时拥有完成其角色任务所需的最小访问权限； S4、在用户首次请求访问云端存储资源时，低层操作模块调用缓存管理系统将访问的数据块或文件加载至缓存区域，同时记录该次访问的具体行为数据并反馈至层次化强化学习模型； S5、层次化强化学习模型依据缓存中的数据访问频率、用户群组的使用模式以及历史行为模式动态调整缓存策略，使高频次访问的文件或数据块优先保留在缓存中； S6、层次化强化学习模型通过实时的奖励机制优化权限策略，对于符合系统安全规范的访问行为给予正向奖励并调整用户权限；对于异常行为给予负向奖励，并触发自动权限收缩机制； S7、当系统检测到缓存区域资源不足时，层次化强化学习模型基于当前用户的访问优先级、缓存资源占用情况及系统负载状态动态回收低频次访问的数据块或文件； S8、在系统负载升高或用户访问请求频繁时，高层策略模块重新评估各用户群组的访问需求并将调整后的用户群组权限策略传递给低层操作模块，进行访问权限与缓存策略的同步优化； S9、当异常行为频繁出现时，系统根据层次化强化学习模型的反馈触发二次验证流程，要求用户进行额外身份验证，并临时冻结其高风险权限； S10、定期评估并优化权限策略和缓存策略，将历史访问数据和缓存命中率反馈至高层策略模块，生成新的权限策略和缓存策略。

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南京信息工程大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市浦口区宁六路219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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