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龙图腾网获悉南城云趣(北京)信息技术有限公司申请的专利一种考虑信息安全的数据监测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：CN120547001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511041828.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种考虑信息安全的数据监测方法及系统是由陈营杰;刘春生设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑信息安全的数据监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑信息安全的数据监测方法及系统，涉及数据监测技术领域。该考虑信息安全的数据监测方法及系统，获取与信息安全关联的多源监测数据，包括用户行为数据和环境数据；对多源监测数据进行多维度局部检测，若任一维度局部监测存在异常，则获取多源融合监测数据并确定各维度异常风险等级；将多源融合监测数据输入至异常模式匹配模型，确定数据异常模式，通过多维度局部检测和全局监测，实现了对用户行为、周期模式、环境状态的立体化监测，能及时发现各维度异常并通过数据融合精准定位整体风险模式，提升信息安全监测的全面性、准确性和时效性，解决现有信息安全数据监测中单一维度检测片面、多源数据关联分析不足的问题。

本发明授权一种考虑信息安全的数据监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑信息安全的数据监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取与信息安全关联的多源监测数据，包括用户行为数据和环境数据； 对多源监测数据进行多维度局部监测，若任一维度局部监测存在异常，则获取多源融合监测数据并确定各维度异常风险等级，多维度局部监测包括用户维度局部监测、周期维度局部监测和环境维度局部监测，维度异常风险等级包括用户维度异常风险等级、周期维度异常风险等级和环境维度异常风险等级； 将多源融合监测数据输入至异常模式匹配模型，确定数据异常模式，其中多源融合监测数据包括用户行为异常数据、周期维度预测数据和环境维度异常数据； 所述周期维度预测数据包括各类型数据时间序列预测值和各类型数据趋势转折点预测值； 周期维度局部监测，包括以下步骤： 获取历史用户访问数据，并提取历史访问时间序列特征数据，包括各类型数据波动幅度、各类型数据变化速率和各类型数据峰值位置； 对历史访问时间序列特征数据进行标准化后基于DTW距离计算公式计算各历史访问时间序列特征数据之间的DTW距离，若一历史访问时间序列特征数据与另一历史访问时间序列特征数据的DTW距离大于设定距离阈值则将该一历史访问时间序列特征数据划分为一类时间序列特征数据； 根据各类时间序列特征数据的波动时长，进行周期类型划分： 基于各类时间序列特征数据的各周期类型的历史访问时间序列特征数据对LSTM模型进行训练，输出各类型数据时间序列预测值和各类型数据趋势转折点预测值； 获取对应周期类型存储于数据库中的各类型数据时间序列参定值，将各类型数据时间序列预测值与各类型数据时间序列参定值进行余弦相似度分析，确定时间序列相似度比对值，若时间序列相似度比对值小于设定的时间序列相似度比对阈值，则周期维度局部监测存在异常； 将时间序列相似度比对值与预先存储于数据库中的周期维度异常等级映射表进行比对，确定周期维度异常风险等级。

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