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龙图腾网获悉贵州华谊联盛科技有限公司申请的专利基于大模型的数据流转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：CN120822166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511332941.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于大模型的数据流转监测方法及系统是由李强;郭东升;杨挺;张东设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的数据流转监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大模型的数据流转监测方法及系统，通过获取待监测系统在连续运行时段内产生的数据流转记录集合，对所述数据流转记录集合进行关联路径构建，生成包含节点交互关系和时序依赖关系的数据流转拓扑图谱，调用预训练的流转行为分析大模型对所述数据流转拓扑图谱进行节点序列模式识别，生成所述数据流转拓扑图谱中各节点的行为异常置信度及异常模式标签；根据所述行为异常置信度及异常模式标签筛选所述数据流转拓扑图谱中的异常交互节点集群。本发明考虑了异常节点间的关联性及时序关联性，避免漏检或误检，提高监测效果的可靠性。

本发明授权基于大模型的数据流转监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的数据流转监测方法，其特征在于，包括： 获取待监测系统在连续运行时段内产生的数据流转记录集合，所述数据流转记录集合包含多组具有唯一时序标记的流转事件单元； 对所述数据流转记录集合进行关联路径构建，生成包含节点交互关系和时序依赖关系的数据流转拓扑图谱，包括：对所述数据流转记录集合中的流转事件单元进行完整性校验，剔除数据主体标识、发起节点标识或接收节点标识缺失的流转事件单元，得到校验通过的流转事件单元集合；按照时序标记的先后顺序对所述校验通过的流转事件单元集合进行有序排列，生成具有连续时序关联的流转事件序列，所述流转事件序列中相邻流转事件单元的时序标记间隔不超过预设的时序连续性阈值；提取所述流转事件序列中每个流转事件单元的发起节点标识和接收节点标识，构建包含发起-接收节点对应关系的节点交互对列表，所述节点交互对列表中的每个元素由发起节点标识和接收节点标识组成且保留对应流转事件单元的时序标记；对所述节点交互对列表进行节点关联强度计算，统计相同节点交互对在所述流转事件序列中出现的累计频次，生成节点交互对频次分布表，所述节点交互对频次分布表包含节点交互对标识及对应的累计频次；根据所述节点交互对频次分布表和所述流转事件序列的时序排列结果，构建以节点为顶点、以节点交互对为有向边、以累计频次为边关联强度、以时序标记为边时序属性的数据流转拓扑图谱，所述数据流转拓扑图谱中的每条有向边还关联有对应的操作行为类型；所述数据流转拓扑图谱中每个节点对应待监测系统中的数据处理实体，每条有向边对应一次流转事件单元且关联有时序标记； 调用预训练的流转行为分析大模型对所述数据流转拓扑图谱进行节点序列模式识别，生成所述数据流转拓扑图谱中各节点的行为异常置信度及异常模式标签； 根据所述行为异常置信度及异常模式标签筛选所述数据流转拓扑图谱中的异常交互节点集群； 提取每个异常节点集群中的节点标识、异常模式标签、集群起始时序标记、集群结束时序标记及对应的行为异常置信度，生成异常交互节点集群，所述异常交互节点集群中的每个集群元素包含异常节点标识、异常起始时序标记及异常行为特征描述，所述异常行为特征描述基于异常模式标签从预设的异常模式特征库中匹配得到。

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贵州华谊联盛科技有限公司，其通讯地址为：550081 贵州省贵阳市观山湖区德福中心A2栋-17楼-8号房；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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