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龙图腾网获悉紫金智信(厦门)科技有限公司申请的专利一种矿山网络安全运营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：CN119728294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510204002.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种矿山网络安全运营系统是由雷明强;董文生;杨健;刘志丰;赖晨晖设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿山网络安全运营系统在说明书摘要公布了：本发明涉及矿山网络安全运营技术领域，尤其为一种矿山网络安全运营系统，包括数据采集与预处理模块，数据采集与预处理模块采集矿山网络各类设备及传感器数据，经自编码器去噪与高斯混合模型处理，提升数据质量；威胁检测与智能分析模块采用DCNN与RL结合模型，可精准监控攻击行为；防御策略生成与响应模块借助混合强化学习与遗传算法，依攻击类型与网络状态实时生成并调整防御策略；量子加密与安全通信模块利用QKD技术加密传输数据，保障其安全；事件响应与恢复模块通过自适应算法快速响应安全事件并恢复系统。本发明有效应对矿山网络安全挑战，全面提升安全性，确保矿山生产连续性，为矿山网络安全运营提供可靠保障。

本发明授权一种矿山网络安全运营系统在权利要求书中公布了：1.一种矿山网络安全运营系统，其特征在于：包括： 数据采集与预处理模块：其与矿山网络中的各类设备和传感器相连接，用于采集所述设备和传感器的实时数据，并对所采集的实时数据进行去噪、标准化处理；所述数据采集与预处理模块采用自编码器与高斯混合模型GMM对数据进行去噪、归一化和标准化处理，包括： 自编码器去噪：设输入数据为,自编码器由编码器函数和解码器函数组成，编码器将输入数据映射到低维潜在空间表示,解码器再从潜在空间还原数据得到；通过最小化重构误差来学习参数，重构误差采用均方误差MSE衡量，公式为：，其中，为数据样本数量，和分别为原始数据和重构后数据的第个元素；通过优化调整编码器和解码器的参数，使得重构数据接近原始数据,去除噪声成分，得到去噪后的数据； 高斯混合模型GMM处理：对于经过自编码器去噪后的数据,假设其服从由个高斯分布混合而成的分布，概率密度函数为：，其中，为第个高斯分布的混合系数，满足，表示均值为协方差矩阵为的高斯分布概率密度函数，，其中，为数据维度，通过最大似然估计方法估计出和参数，对数据进行归一化和标准化处理； 威胁检测与智能分析模块：其与所述数据采集与预处理模块相连接，采用深度卷积神经网络DCNN与强化学习RL结合的模型，基于经过预处理的数据实时监控矿山网络中的攻击行为，并进行威胁检测；所述威胁检测与智能分析模块包括： 深度卷积神经网络DCNN特征提取：对于输入的经过预处理的数据，设卷积核为,偏置为,卷积层的输出通过卷积运算得到，公式为：，其中，代表卷积层在位置处的输出，分别为卷积核的行数和列数，为输出特征图的坐标位置，为激活函数，经过卷积层、池化层的操作后，提取出特征并将其转化为向量表示； 强化学习RL优化：设智能体在时刻的状态为，采取的动作设为，环境反馈的奖励为，状态转移概率为，强化学习基于马尔可夫决策过程MDP，目标是最大化长期累积奖励，其中，为折扣因子，，表示智能体在时刻时从环境中获取的奖励，智能体通过策略函数来选择动作，价值函数按相关更新公式进行更新，以动态优化深度卷积神经网络DCNN的检测策略； 防御策略生成与响应模块，其与所述威胁检测与智能分析模块相连接，采用混合强化学习与遗传算法自动生成防御策略，根据所述威胁检测与智能分析模块所识别出的不同攻击类型以及矿山网络的实时系统状态进行实时调整；所述防御策略生成与响应模块的运行包括： 混合强化学习评估防御动作：设状态空间为，动作空间为，混合强化学习基于学习与策略梯度方法结合，在学习部分按相应值更新方式更新值，在策略梯度部分，策略函数的参数通过梯度上升算法更新，目标是最大化期望奖励，其梯度计算公式为：，基于当前状态及攻击类型评估出防御动作选项； 遗传算法优化防御策略组合：对防御动作选项进行编码形成个体，设种群大小为，个体的编码表示为，通过适应度函数评估个体适应度，适应度函数基于防御策略效果相关因素定义；运用包括选择操作、交叉操作和变异操作的遗传算法基本操作进行迭代进化，生成最优防御策略组合； 实时调整与部署：根据攻击类型与系统状态实时调整所生成的防御策略，并部署到矿山网络中的相关安全防护设备上； 量子加密与安全通信模块：其与矿山网络中的数据传输链路相连接，通过量子密钥分发QKD技术对在所述矿山网络中传输的数据进行加密处理，确保数据传输的安全性； 事件响应与恢复模块：其与所述威胁检测与智能分析模块以及所述防御策略生成与响应模块相连接，在接收到所述威胁检测与智能分析模块检测到的安全事件信息后，通过自适应算法启动应急响应，并快速恢复系统，确保矿山生产的连续性； 所述事件响应与恢复模块的自适应算法为强化学习算法，强化学习算法按以下流程实现应急响应和系统恢复： 输入状态确定：根据实时接收到的威胁信息确定强化学习算法的输入状态，威胁信息包括安全事件的相关量化特征； 强化学习策略调整：设应急响应策略动作空间为，智能体在状态下采取动作，环境反馈的奖励依据采取动作对恢复系统及减少生产中断时间的效果设定，基于马尔可夫决策过程MDP，通过价值函数和策略函数按相应更新公式学习最优策略，动态调整应急响应策略； 策略执行与系统恢复：快速执行所确定的应急响应策略，以减少矿山生产中断时间，使矿山网络系统恢复正常运行。

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