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龙图腾网获悉江苏意源科技有限公司申请的专利基于机器学习的工业信息数据安全保护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：CN119358007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202411910243.9，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权基于机器学习的工业信息数据安全保护方法及系统是由姜建功;韩征;金钧华;武利峰设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的工业信息数据安全保护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据保护技术领域，公开了一种基于机器学习的工业信息数据安全保护方法及系统。所述方法包括获取工业信息数据和访问权限数据；对工业信息数据进行预处理，得到工业信息的实时数据集；基于预先训练完成的支持向量机模型对实时数据集进行异常行为识别，得到异常行为数据；根据异常行为数据和访问权限数据，构建决策树模型，得到数据风险等级；根据数据风险等级确定目标异常数据，并判断目标异常数据是否属于异常数据库；当判定目标异常数据属于异常数据库时，则调用历史密钥，生成第一加密数据；当判定目标异常数据不属于异常数据库时，匹配密钥空间中的密钥，生成第二加密数据。所述方法提高了加密的高效性，同时保证了数据的安全性。

本发明授权基于机器学习的工业信息数据安全保护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的工业信息数据安全保护方法，其特征在于，包括： 获取工业信息数据和访问权限数据； 对所述工业信息数据进行预处理，得到工业信息的实时数据集； 基于预先训练完成的支持向量机模型对所述实时数据集进行异常行为识别，得到异常行为数据； 根据所述异常行为数据和所述访问权限数据，构建决策树模型，并进行数据分级，得到数据风险等级； 根据所述数据风险等级由高到低进行排序，将排序最高的所述异常行为数据确定为目标异常数据，并判断所述目标异常数据是否属于异常数据库； 当判定所述目标异常数据属于异常数据库时，则调用所述异常数据库中的历史密钥，基于所述目标异常数据和所述历史密钥生成第一加密数据； 当判定所述目标异常数据不属于异常数据库时，根据所述目标异常数据匹配预设的密钥空间中的密钥，基于所述目标异常数据和所述密钥生成第二加密数据； 将判定为不属于异常数据库的所述目标异常数据和对应的密钥按照所述数据风险等级存入异常数据库，在下一次异常行为数据判定到来时将所述密钥作为异常数据库已有数据使用； 其中，所述根据所述目标异常数据匹配预设的密钥空间中的密钥，基于所述目标异常数据和所述密钥生成第二加密数据，包括： 计算所述目标异常数据和密钥空间中的密钥之间的欧氏距离； 将所述欧氏距离进行大小排序，并选择数值最大的欧氏距离所对应的密钥作为加解密密钥； 根据所述加解密密钥对所述目标异常数据进行数据加密，生成第二加密数据； 所述根据所述异常行为数据和所述访问权限数据，构建决策树模型，并进行数据分级，得到数据风险等级，包括： 根据所述异常行为数据和所述访问权限数据，进行数据集划分，得到异常行为数据子集和用户访问权限数据子集； 将所述异常行为数据子集和所述用户访问权限数据子集进行集合并集，得到综合数据集； 基于基尼指数对所述综合数据集进行数据集划分，得到综合数据集子集； 对所述综合数据集子集重复进行数据集划分，当基尼指数小于设定阈值时，停止数据集划分，得到数据风险等级； 通过以下公式计算所述目标异常数据和密钥空间中的密钥之间的欧氏距离： ； 式中，为第  个目标异常数据；为第个密钥空间中的第  个密钥； 为第个目标异常数据和第个密钥空间中的第个密钥之间的欧氏距离； 所述密钥空间是用于高风险数据加密的所有密钥的集合，包括离散密钥空间和连续密钥空间。

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