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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利分布式网络架构及基于该架构下的边缘计算来实现ABAC属性挖掘的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：CN115238282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202210687840.4，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权分布式网络架构及基于该架构下的边缘计算来实现ABAC属性挖掘的方法是由任志宇;杜学绘;朱志鹏;王娜;王文娟;单棣斌;曹利峰;刘敖迪设计研发完成，并于2022-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本分布式网络架构及基于该架构下的边缘计算来实现ABAC属性挖掘的方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络数据处理技术领域，特别涉及一种分布式网络架构及基于该架构下的边缘计算来实现ABAC属性挖掘的方法，将网络中的设备按功能作用分为终端设备、边缘节点、网络中心三层，将三层架构的分布式网络中属性挖掘和存储任务下放到靠近数据一侧的边缘节点，网络中心提供属性的查询服务，并使用属性挖掘模型在边缘节点上直接部署，实现在分布式环境下对海量数据进行自动化属性挖掘，充分利用网络中设备的计算和存储等资源，能够避免大量数据传输带来的网络负担，提高系统处理数据的速度和响应效率，可较好地适用于基于属性的访问控制系统场景应用。本发明可满足基于开放、分布式的大数据环境下ABAC系统中海量实体访问控制属性挖掘的需求，并提升网络数据安全。

本发明授权分布式网络架构及基于该架构下的边缘计算来实现ABAC属性挖掘的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式网络架构下的边缘计算来实现ABAC属性挖掘的方法，其特征在于，在分布式网络架构的边缘节点上部署属性挖掘模型，利用该属性挖掘模型来获取属性访问控制系统中各实体的访问控制属性，以实现网络数据的安全访问控制，其中，属性挖掘模型采用已利用数据集样本训练优化的神经网络模型，边缘节点中的神经网络模型采用知识蒸馏的方式进行训练优化，将深度神经网络作为教师模型，将浅层神经网络作为学生模型，通过教师模型-学生模型的迭代训练，使学生模型学习教师模型的属性挖掘能力；分布式网络架构包含：用于产生访问控制客体资源数据的最底层，用于计算和存储的中间层，及用于提供查询服务以供上层应用调用的网络中心，所述中间层由邻近最底层终端设备的边缘节点构成，由各边缘节点完成访问控制属性挖掘及数据存储的功能，且边缘节点以客体资源标识与对应属性集的映射关系来存储和传输属性数据；所述网络中心以云计算形式提供查询服务，并利用统一接口供访问控制系统的上层应用调用；且中间层的各边缘节点按功能划分为用于访问控制属性挖掘的计算节点和用于数据存储的存储节点，存储节点存储计算节点挖掘到的访问控制客体资源标识与对应属性集的映射关系，以供网络中心的属性查询和调用服务。

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