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龙图腾网获悉延安大学申请的专利一种基于数字化档案多重防护的数据安全传输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：CN120880802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511386047.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于数字化档案多重防护的数据安全传输方法是由姚蒙;蔡海方;刘铠铭;胡瑞华设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字化档案多重防护的数据安全传输方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字化档案多重防护的数据安全传输方法，涉及数据安全传输的领域，包括：基于量子态实时生成随机种子，结合Logistic混沌映射对量子种子进行迭代分块，输出变长密钥分片，采用轻量化SM4算法对档案数据进行对称加密，得到分片的加密数据；通过隐马尔可夫模型计算行为异常概率，通过安全间距计算风险评分，当评分值超过安全阈值时，触发分级响应；采用由n个节点生成密钥分片，至少k个分片可重构签名监测区块链节点状态，当节点异常率超过节点阈值时，自动切换至三层架构。本发明的优点在于：通过量子动态密钥、风险驱动分级响应及区块链容灾切换，构建主动式多重防护体系，实现抗量子攻击、动态适应网络风险的传输。

本发明授权一种基于数字化档案多重防护的数据安全传输方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字化档案多重防护的数据安全传输方法，其特征在于，包括： 将量子密钥分发设备与档案传输终端双向认证，基于量子态实时生成随机种子，结合Logistic混沌映射对量子种子进行迭代分块，按混沌轨迹值进行非线性变换，输出变长密钥分片，记为动态会话密钥，采用轻量化SM4算法对档案数据进行对称加密，得到分片的加密数据，密钥更新频率由监测的实时传输索引值动态调节； 实时采集用户设备的生物特征、操作行为轨迹及网络环境数据，通过隐马尔可夫模型计算行为异常概率，通过安全间距计算风险评分，当评分值超过安全阈值时，触发分级响应，风险评分为设备漏洞评分、HMM行为异常概率和网络攻击强度指数加权后的和，安全阈值通过历史安全事件数据预设得到； 将分片的加密数据，采用由n个节点生成密钥分片，至少k个分片可重构签名监测区块链节点状态，当节点异常率超过节点阈值时，自动切换至本地加密存储、同城备份中心、异地密钥托管中心三层架构，其中kn，且节点阈值基于拜占庭容错理论推导，结合节点可信度衰减模型计算得到； 使用过滤器快速校验数据块完整性，结合零知识证明验证数据真实性，校验结果实时反馈至动态信任评估模型，更新风险评分并生成审计轨迹，通过区块链存证实现操作行为的时序-因果追溯，针对跨域传输场景启用零信任网关步骤，零信任网关为对跨域传输进行强制性的持续验证； 所述采用轻量化SM4算法对档案数据进行对称加密，得到分片的加密数据具体包括： 实时采集网络数据传输延迟时间、网络有效数据传输速率和区块链节点的实时工作负载，将网络数据传输延迟时间、网络有效数据传输速率和区块链节点的实时工作负载按历史权重系数，计算得到综合索引值； 获取历史风险评分的正态分布，计算90%分位数作为安全阈值，当该索引值超过安全阈值时，触发密钥更新机制； 调用量子密钥分发设备，生成新量子随机种子，重新运行Logistic混沌映射的迭代计算流程，生成新的会话密钥，新生成密钥通过硬件加密通道注入SM4算法，并同步更新区块链节点分片密钥； 将密钥更新的时间间隔与综合索引值反向关联，当网络传输状态越差时，密钥更换频率越高，更新周期根据档案的安全等级系数动态缩放，高密级档案在恶劣网络环境下触发更频繁的密钥轮换； 所述通过隐马尔可夫模型计算行为异常概率，通过安全间距计算风险评分，当评分值超过安全阈值时，触发分级响应具体包括： 基于历史安全事件中的异常行为样本、网络攻击特征数据及节点故障记录，采用时序卷积神经网络优化异常检测边界，构建动态信任评估模型，将实时采集的用户生物特征、操作行为轨迹、网络环境数据及区块链节点状态数据输入动态信任评估模型，通过隐马尔可夫模型计算行为异常概率，结合设备漏洞评分、网络攻击强度指数，按权重公式计算综合风险评分，启动分级响应措施，其中隐马尔可夫模型输出的行为异常概率作为风险评分的输入权重之一； 当风险评分超过安全阈值时，触发一级响应，临时冻结当前会话，强制启动二次生物认证，并通过量子密钥分发设备生成新会话密钥； 基于二级响应触发公式计算第二阈值，当风险评分超过第二阈值时，触发二级响应，切换加密传输通道至预置冗余链路，丢弃未完成加密的数据包，将签名所需的最小节点数从k动态下调至k-1，并仅在冗余链路启用期间生效，其中Ｔ2为第二阈值，Ｔ1为安全阈值，α为区块链节点异常率权重，Jd为节点异常率，β为生物特征异常概率权重，Sw为生物特征异常概率； 获取风险评分增幅系数，计算1与风险评分增幅系数之差，构建差值与基础阈值相乘的动态节点阈值调整机制，基于实时风险评分和动态节点阈值调整机制实时更新动态节点阈值，让风险评分持续升高时，节点阈值按线性衰减模型降低； 当节点异常率超过动态节点阈值时，触发三级响应，停止区块链分片存储，将加密数据流切换至本地加密存储，同步启动同城备份中心数据镜像，并通过异地密钥托管中心的零知识证明网关验证数据完整性。

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延安大学，其通讯地址为：716000 陕西省延安市宝塔区杨家岭；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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