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龙图腾网获悉电子科技大学;四川省数字经济研究院(宜宾)申请的专利一种基于多维图神经网络的零信任访问控制方法与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：CN117235496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202311064824.0，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于多维图神经网络的零信任访问控制方法与系统是由曹晟;石峰帆;王岩;胡芯玮;张小松设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维图神经网络的零信任访问控制方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维图神经网络的零信任访问控制方法与系统。包括：定义规则，将访问数据建模为包含多种类型边的多重图，可以全面的捕捉用户的行为模式；采用特征哈希对特征信息进行降维提取，在降低特征维度的同时，尽可能保留原数据中的语义信息；采用多维的图神经网络从多个维度提取访问控制日志数据的深度特征并且完成访问控制结果的判定，通过不同维度的投影矩阵之间的关系可以衡量不同维度的节点间的相互影响，可以更好地分析图中复杂的多重关系。本发明通过构建多重图数据结构对日志数据建模，使用特征哈希进行特征提取，通过图神经网络实现节点的特征表示和分类，完成访问控制结果的判定，可以高准确度的判定非法访问请求，满足零信任环境下的访问控制安全。

本发明授权一种基于多维图神经网络的零信任访问控制方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维图神经网络的零信任访问控制方法与系统，其特征在于，包括以下步骤: S1、定义规则，建立基于用户行为模式的多重图数据结构； S2、引入特征哈希方法，对访问请求日志数据进行降维和语义信息提取； S3、构建多维图神经网络模型实现节点特征自动表示以及访问控制结果的判定 S31、根据步骤S1构建的多重图数据结构，按照边的类型划分可以得到D个节点相同但边类型不同的图，通过投影的方式把输入的特征向量投影到D个维度，得到特定维度的特征表示，公式如下： xi,d＝σPd·xi 其中和分别表示节点vii＝1,2,…,N的输入特征向量和其在维度dd＝1,2,…,D上的投影，即d维的特征表示，表示将特征投影至d维的投影矩阵，σ表示非线性的激活函数； 全部节点的总体表示为： Xd＝σPd·X 其中表示包含所有节点的输入特征矩阵，表示X在维度d上的投影，即全部节点在d维的特征表示； S32、在每个维度的图内，采用谱图卷积的方式在图上进行卷积操作，称为维度内的信息汇聚，经过每个维度内的信息汇聚，可以得到节点在特定维度的表示，具体操作公式如下： 其中Xd表示每个隐藏层中全部节点在节点维度d的特征表示， Ad表示维度d中图的邻接矩阵，邻接矩阵中每一个元素ai,j＝weighti,j；I表示对应节点的自连接单位矩阵，Dd表示对应节点在维度d的度矩阵； S33、跨维度的信息汇聚将同时处理不同维度的图数据，公式如下： 其中Xg表示维度g的特征表示，bg,d表示维度g,d间的相关系数； S34、将这些特定于维度的表达组合起来，以获得新的通用表示： 其中完整的图神经网络包含多层，Xk表示第k层的输入或者第k-1层的输出，表示第k-1层中维度d的特征表示经过维度内信息汇聚以及维度间信息汇聚的结果，concat表示聚合函数，用以组合全部维度的特征表示，表示全连接层。

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电子科技大学;四川省数字经济研究院(宜宾)，其通讯地址为：611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006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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