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龙图腾网获悉陕西泰诺特检测技术有限公司申请的专利基于机器学习的计算机信息资源风险评估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：CN120744944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511270840.4，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于机器学习的计算机信息资源风险评估方法及系统是由高永洁;乔聪慧设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的计算机信息资源风险评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的计算机信息资源风险评估方法，涉及信息资源风险管理技术领域。该基于机器学习的计算机信息资源风险评估方法，包括以下步骤：办公软件安全运行监测；漏洞更新与扫描强度干扰监测；漏洞信息识别及时性监测；漏洞响应及时性监测。本发明通过进行办公软件安全运行状态量化并判断是否进行漏洞更新与扫描强度干扰量化，接着进行漏洞信息识别及时性量化并判断是否进行漏洞信息识别及时性优化，最后进行漏洞响应及时性量化并判断是否进行漏洞资源风险分类，达到了提升信息资源风险评估时效性的效果，解决了现有技术中存在漏洞信息扫描干扰导致信息资源风险评估时效性低的问题。

本发明授权基于机器学习的计算机信息资源风险评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的计算机信息资源风险评估方法，其特征在于，所述方法包括： 在办公软件更新过程中，进行办公软件安全运行状态量化，并基于办公软件安全运行状态量化结果判断是否进行漏洞更新与扫描强度干扰量化； 若进行漏洞更新与扫描强度干扰量化，则基于获取的漏洞更新与扫描强度干扰量化结果判断是否进行漏洞更新延迟初优化，反之则发送办公软件更新干扰警报提示，所述漏洞更新延迟初优化表示进行更新优先级设置后对漏洞扫描数据进行扫描流量分配设置，对漏洞扫描数据进行更新分级以及基于漏洞扫描数据的优先级配置流量； 在漏洞更新与扫描强度干扰量化合格后，进行漏洞信息识别及时性量化，并基于漏洞信息识别及时性量化结果判断是否进行漏洞信息识别及时性优化，所述漏洞信息识别及时性优化表示进行漏洞信息识别优先级设置后对漏洞扫描数据进行识别频率设置，对漏洞扫描数据进行识别分级以及基于漏洞扫描数据的优先级配置识别频率； 在漏洞信息识别及时性量化合格后，进行漏洞响应及时性量化，并基于漏洞响应及时性量化结果判断是否进行漏洞资源风险分类以评估办公软件漏洞信息资源对办公软件的安全风险程度； 所述基于办公软件安全运行状态量化结果判断是否进行漏洞更新与扫描强度干扰量化，具体过程如下： 将软件拓扑结构变化频率和从数据库中获取的预设软件拓扑结构变化频率进行趋近性量化，获取用于反映办公软件更新时的安全运行状况的软件更新异常状态值； 若软件更新异常状态值大于1，发送办公软件安全运行提示，反之发送办公软件更新干扰警报提示，进行漏洞更新与扫描强度干扰量化； 所述基于获取的漏洞更新与扫描强度干扰量化结果判断是否进行漏洞更新延迟初优化，具体过程如下： 将软件更新扫描干扰参数和从数据库中获取的预设软件更新扫描干扰参数，进行趋近性量化得到软件更新扫描干扰趋近量化结果，将软件更新扫描干扰趋近量化结果和对应的预设软件更新扫描干扰调控分数，进行赋权运算得到更新与扫描干扰数据，将更新与扫描干扰数据进行聚合处理得到软件更新扫描干扰量化分数，若软件更新扫描干扰量化分数大于预设软件更新扫描干扰值，进行漏洞更新延迟初优化，否则进行漏洞信息识别及时性量化； 所述软件更新扫描干扰量化分数用于反映软件更新扫描干扰参数和预设软件更新扫描干扰参数共同作用于漏洞信息更新延迟对漏洞扫描强度的干扰情况； 所述软件更新扫描干扰参数包括漏洞扫描数据更新延迟值、软件配置变化数量、漏洞扫描排队时间和合格软件更新异常状态值； 所述合格软件更新异常状态值通过不大于1的软件更新异常状态值表示； 所述预设软件更新扫描干扰调控分数用于反映软件更新扫描干扰参数对更新与扫描干扰数据的影响程度； 其中，软件更新扫描干扰量化分数通过以下方法得到： ； 式中，YX表示第X个预设软件更新时间段的软件更新扫描干扰量化分数，Y1X表示第X个预设软件更新时间段的漏洞扫描数据更新延迟-干扰分数，Y2X表示第X个预设软件更新时间段的软件配置变化-干扰分数，Y3X表示第X个预设软件更新时间段的漏洞扫描排队-干扰分数，Y4X表示第X个预设软件更新时间段的软件更新异常-干扰分数。

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