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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于DDS的数据溯源系统及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：CN115827740B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202211582528.5，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种基于DDS的数据溯源系统及方法是由汪芸;刘一川;韦思义设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DDS的数据溯源系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于DDS的数据溯源系统及方法，所述系统包括监控层和终端层两层，终端层包含子系统数据收集模块和子系统数据流上传模块，子系统数据流上传模块借助DDS将数据上传至监控层；监控层包含基于非入侵式的交互数据获取模块、主题间数据项关联性分析模块、基于主题的数据演变序列生成模块和可视化展示模块；该技术方案支持系统运行过程中实时的数据溯源，而非事后分析，不依赖于系统运行日志；针对运行态下的主题动态加入，可实时更新主题发布订阅关系和数据流动路径；使用发布订阅机制，带来了非入侵式的数据获取方式，这样无需修改运行系统的代码，也无需设置探针，使得数据溯源方法具有良好的灵活性和可扩展性。

本发明授权一种基于DDS的数据溯源系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DDS的数据溯源方法，其特征在于，采用基于DDS的数据溯源系统，系统包括监控层和终端层两层， 终端层：包含子系统数据收集模块和子系统数据流上传模块，子系统数据流上传模块借助DDS将数据上传至监控层； 监控层：包含基于非入侵式的交互数据获取模块、主题间数据项关联性分析模块、基于主题的数据演变序列生成模块和可视化展示模块； 所述方法包括以下步骤： 步骤1：子系统数据收集模块收集业务数据，触发收集发布订阅关系数据，发送至子系统数据流上传模块， 步骤2：基于非入侵式的交互数据获取模块在子系统数据流上传模块中订阅系统中所有的主题获取交互数据，并在保存时打上时间戳， 步骤3：主题间数据项关联性分析模块先对溯源系统进行建模，再交叉使用TRAA、REAABO和REAABBFTDID完成主题间数据项的关联性分析， 步骤4：基于主题的数据演变序列生成模块构建全局交互数据空间，再使用DESGA生成数据演变序列， 步骤5：将数据演变序列进行可视化展示，方便运维人员的实时监控和管理； 其中，步骤3具体如下： 步骤3.1：对溯源系统进行建模， 设系统由个子系统构成，S＝{s1,s2,……,sn},n∈N，其中s1,s2,……,sn为各个子系统，为自然数集合，设各个子系统的索引集合I1＝{1,2,……,n}，子系统之间基于DDS进行数据交互，即每个子系统通过发布或者订阅主题来提供或获得所需数据， 设系统中有个主题，主题构成的集合T＝{t1,t2,……,tm},m∈N，其中t1,t2,……,tm为各个主题，设各个主题的索引集合I2＝{1,2,……,m}，集合中的每个元素会有发布方子系统和订阅方子系统，其属于子系统集合， 任意一个主题都是一个结构体，是多个数据项的组合，设有个数据项，设各个数据项的索引集合I3＝{1,2,……,p},p∈N， 设tk＝{ak,1,ak,2,……,ak,p},k∈I2，其中指在主题中第个数据项， 数据溯源是根据系统运行过程，获得指定数据项的演变序列，设为seq＝＜l1,l2,……,lq＞,q∈N，其中l1,l2,……,lq为数据项演变序列中的各个元素； 步骤3.2： 设已知子系统之间的主题发布和订阅关系，进行主题间数据项关联性分析，主题间数据项关联性分析是根据所获取的主题信息，建立以数据项为中心的数据项-主题集合对应关系，该项分析具体分为基于主题的关联性分析和关联性增强分析，关联性增强分析是通过本体和已知数据项依赖关系来进一步完善数据项-主题集合关系，从而挖掘隐性的关联关系，关联性增强分析具体分为基于本体的关联性增强分析和基于数据项依赖关系的关联性增强分析，具体步骤如下， 步骤3.2.1：对收集到的数据，使用TRAA进行关联性分析，TRAA的输入为主题集合，输出为每个数据项关联主题集合，具体步骤如下， 步骤3.2.1.1：获取第一个主题的第一个数据项；初始化数据项的关联主题集合为空集合， 步骤3.2.1.2：检查是否出现在中，若出现，将加入； 步骤3.2.1.3：返回步骤3.2.1.2，检查下一个主题，直至中所有主题都已经检查完成； 步骤3.2.1.4：返回步骤3.2.1.1，检查下一个数据项，直至中所有数据项都已经检查完成， 步骤3.2.2：对收集到的数据，使用REAAO进行关联性增强分析，REAAO的输入为主题集合，输出为每个数据项关联主题集合，REAAO相对于TRAA，修改其中的步骤3.2.1.2，增加本体库作为输入，本体库中的每个记录用一个二元组表示，即数据项，同义词集合，具体步骤如下， 步骤3.2.2.1：获取第一个主题的第一个数据项；初始化为空集合， 步骤3.2.2.2：在本体库中查找，获取该数据项的所有同义词， 步骤3.2.2.3：检查是否出现在中，若出现，将加入； 步骤3.2.2.4：检查的第一个同义词，执行步骤3.2.2.3； 步骤3.2.2.5：执行步骤3.2.2.4，直至所有同义词完成检查， 步骤3.2.2.6：返回步骤3.2.2.2，检查下一个主题，直至中所有主题都已经检查完成； 步骤3.2.2.7：返回步骤3.2.2.1，检查下一个数据项，直至中所有数据项都已经检查完成， 步骤3.2.3：对收集到的数据，使用REAABFSDID，进行关联性增强分析，REAABFSDID的输入为主题集合，输出为每个数据项关联主题集合，REAABFSDID在REAAO的基础上，增加数据项依赖关系表，完成基于数据项依赖关系的关联性增强分析和结果，数据项依赖关系用一张二维表来表示，每一行包括数据项1和数据项2两个字段，表示数据项2依赖于数据项1，也就是说数据项2是在获取数据项1的基础上，进行相关的数据处理后获得的结果，具体步骤如下， 步骤3.2.3.1：初始化参数，，获取第一个主题的第一个数据项;初始化为空集合； 步骤3.2.3.2：检查是否出现在中，若出现，将加入； 步骤3.2.3.3：把作为数据项1查找数据项依赖关系表，获得依赖数据项，加入数据项依赖搜索队列； 步骤3.2.3.4：对重复步骤3.2.3.3，直至数据项依赖关系表全部被查找过， 步骤3.2.3.5：，出队的元素，重复步骤3.2.3.2，直至为空， 步骤3.2.3.6：返回步骤3.2.3.2，检查下一个主题，直至中所有主题都已经检查完成； 步骤3.2.3.7：返回步骤3.2.3.1，检查下一个数据项，直至中所有数据项都已经检查完成； 其中，步骤4：具体步骤如下， 步骤4.1：基于接收到的所订阅的主题，根据已知的子系统间发布订阅关系，构建全局交互数据空间，形成一张全局交互数据序列，发布主题和订阅主题事件按照时间由早到晚的顺序依次排列，该序列由一组事件构成，每个事件用一个五元组表示，即，其中表示主题名，是一个布尔变量，表示是发布还是订阅，表示子系统名，表示主题值，表示事件发生时的时间戳， 步骤4.2：使用DESGA生成数据演变序列，算法的输入为数据项，，主题关联集合，输出为数据演变序列，数据演变序列是指定数据项在系统特定运行时间段内演化事件以及结果的序列，该序列由一组事件组成，每个事件用一个五元组表示，即，其中表示主题名，是一个布尔变量，表示是发布还是订阅，表示子系统名，表示数据项值，表示事件发生时的时间戳，具体步骤见步骤4.2.1至步骤4.2.4， 步骤4.2.1：根据，查找获得相应的主题关联集合； 步骤4.2.2：如果非空，获取一个元素，在中找到第一个包含的事件，生成 ，其中表示事件中包含的主题名信息，为一个布尔变量，表示事件包含的是发布还是订阅信息，表示事件包含的子系统名信息，表示事件发生时的时间戳；重复步骤4.2.2，直至中所有事件均已查找，形成一个序列片段； 步骤4.2.3：重复步骤4.2.2，直至生成所有的序列片段； 步骤4.2.4：根据时间顺序和数据项依赖关系，拼接所有序列片段，生成数据演变序列。

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