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龙图腾网获悉唐山学院;河北信创泽远智能科技有限公司申请的专利基于多模态模型数据分析的异常行为分析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：CN120470497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510638310.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于多模态模型数据分析的异常行为分析方法及系统是由付树才;郝天鹿;王建国;王冲;武少广;褚一杰设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态模型数据分析的异常行为分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态模型数据分析的异常行为分析方法及系统，涉及数据异常分析技术领域，包括以下步骤：确定数据生成端点、边缘节点及云节点，建立数据流转路径，构建行为分析图，图上设置映射各节点的表现节点组件；分析历史数据，针对每类数据类型构建状态识别模型，识别异常与正常数据的状态表达参量，并基于参量驱动表现节点组件，形成行为分析图的正常与异常图样表现；确定关键异常表现节点组件及其对应的异常状态表达参量，记录为识别用状态表达参量组；利用该参量组对各节点采集数据进行异常行为识别。本发明通过多模态状态识别，结合数据流转路径，实现分布式环境中异常行为的精准自动化识别。

本发明授权基于多模态模型数据分析的异常行为分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态模型数据分析的异常行为分析方法，其特征在于，包括： 步骤S100，确定数据生成端点、数据初处理的边缘节点以及数据终处理的云节点，基于数据生成端点、边缘节点以及云节点建立数据流转路径，并基于相互之间的方向以及相对距离，构建行为分析图，行为分析图上包括若干表现节点组件，每一表现节点组件均用于映射数据生成端点、边缘节点或云节点； 步骤S200，对历史数据记录进行分析，确定出其中具有异常行为的异常历史数据，以及没有异常行为的正常历史数据，对每一数据类型均构建状态识别模型，并利用状态识别模型分别对异常历史数据和正常历史数据进行状态识别，确定出各自的状态表达参量，并基于状态表达参量，对表现节点组件进行表现驱动，得到若干行为分析图的正常图样表现和异常图样表现； 步骤S300，将正常图样表现和异常图样表现进行接近性匹配，并将相互匹配的正常图样表现和异常图样表现进行比对，确定出关键异常表现节点组件，并确定出此时关键异常表现节点组件对应的异常状态表达参量，并将此时的异常状态表达参量以及所属的关键异常表现节点组件进行记录组合，记为识别用状态表达参量组； 步骤S400，利用识别用状态表达参量组对数据生成端点、边缘节点以及云节点采集的数据进行异常行为识别。

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