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龙图腾网获悉上交所技术有限责任公司申请的专利一种基于动态权重的云计算服务安全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：CN121077770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511286272.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于动态权重的云计算服务安全评估方法及系统是由陈军;张朝阳;李磊;田然设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态权重的云计算服务安全评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于动态权重的云计算服务安全评估方法及系统，涉及云计算安全评估技术领域，所述方法包括：采集网络流量日志、主机系统调用异常日志、漏洞扫描报告、安全审计轨迹及外部威胁情报流数据，构建原始安全数据立方体；对原始安全数据立方体执行数据去噪、格式标准化及基于时间戳的跨源关联融合，消除数据冲突与冗余，生成三维离散化安全数据张量。本发明提高评估结果的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于动态权重的云计算服务安全评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态权重的云计算服务安全评估方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，采集网络流量日志、主机系统调用异常日志、漏洞扫描报告、安全审计轨迹及外部威胁情报流数据，构建原始安全数据立方体； 步骤2，对原始安全数据立方体执行数据去噪、格式标准化及基于时间戳的跨源关联融合，消除数据冲突与冗余，生成三维离散化安全数据张量； 步骤3，基于三维离散化安全数据张量，通过快速三维凸包算法计算最小凸包边界超曲面，依据高斯曲率阈值自适应划分核心特征子空间、边缘特征子空间及离群特征子空间，完成数据单元谱聚类分配并剔除离群噪声点，包括：步骤3.1，基于三维离散化安全数据张量，通过快速三维凸包算法生成最小凸包边界超曲面；步骤3.2，基于最小凸包边界超曲面，计算其表面高斯曲率分布，根据预设的曲率阈值参数将数据空间划分为核心特征子空间、边缘特征子空间和离群特征子空间；步骤3.3，根据子空间划分结果将数据单元映射至对应子空间，将空间位置位于核心特征子空间的数据单元归入核心数据集；将空间位置位于边缘特征子空间的数据单元归入边缘数据集；将空间位置位于离群特征子空间的数据单元归入离群数据集；步骤3.4，对核心数据集与边缘数据集执行谱聚类优化，基于数据单元间的拓扑关联特征构建相似度矩阵，通过特征分解与向量空间变换实现子空间内数据单元的再分配，剔除归入离群数据集的所有数据单元，输出优化分配后的核心数据集与边缘数据集；提取各子空间的凸包顶点坐标集、曲面积分及体积微分参数，经归一化处理生成子空间特征向量张量，通过分布式流式计算引擎输出标准化安全评估数据流及子空间特征向量张量； 步骤4，基于标准化的安全评估数据集合和分区特征量化值，利用机器学习算法进行实时安全态势评估，根据安全事件类型、频率变化及分区特征量化值动态调整各评估指标的权重，生成动态权重评估指标集； 步骤5，基于动态权重评估指标张量，通过层次分析法构建多级评估指标层次结构，结合模糊综合评价算法计算云平台综合安全评估值，输出分级安全评估结果。

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