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龙图腾网获悉盐城次元之门信息科技有限公司申请的专利一种基于云计算的电子信息安全存储系统及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：CN120705913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510914973.4，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于云计算的电子信息安全存储系统及方法是由高晨阳设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算的电子信息安全存储系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云计算的电子信息安全存储系统及方法，涉及安全存储技术领域，通过在步骤S1中引入行为日志与企业模式的联合分析机制，系统能够对用户操作行为进行场景划分与标签归类，实现行为语义在多维上下文中的全面刻画。在步骤S2中，通过构建业务语义向量与行为语义向量的相似度分析，结合用户行为轨迹相似性矩阵，实现对用户访问行为与业务目标间匹配度的动态判断，从而获得具有高可信度的意图判定结果，进一步提升对隐性异常行为的识别率。步骤S3通过对场景标签下的意图可信度与动态可信阈值进行比对分析，生成分场景风险等级指标，并结合行为日志数据反推副本冗余控制策略，有效抑制冗余副本扩散问题。

本发明授权一种基于云计算的电子信息安全存储系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的电子信息安全存储方法，其特征在于：包括以下步骤， S1：在云存储平台读取各用户在历史时段内的行为日志，结合企业模式，为各用户的操作行为进行场景划分，以获取场景集，依据场景集将各用户的行为日志进行场景标签处理，以获取各用户在不同场景标签下的子行为日志；企业模式包括企业内对各用户所在的岗位所划分的工作时间、非工作时间、工作地点、非工作地点、授权设备、非授权设备、业务目标及非业务目标；场景标签包括工作时间内且在授权设备上进行的行为操作、非工作时间内且在授权设备上进行的行为操作、工作时间内且在非授权设备上进行的行为操作、工作时间内且操作属于业务目标的行为操作及非工作时间内且操作属于业务目标的行为操作； S2：根据各用户在不同场景标签下的子行为日志，分析各用户的访问操作是否符合业务目标，以获取意图可信度AiL，并通过分析用户间在同一段时间内操作行为轨迹的相似性，进一步调整意图可信度AiL；S2具体步骤包括有： S21：预先从业务目标中确定业务流程，并根据业务流程确定相应业务流程的操作特征，利用自然语言处理技术，对业务目标的表述中任务名称、业务流程及相应业务流程的操作特征进行语义嵌入，以将各用户所对应的业务目标映射为业务语义向量； S22：再次使用云存储平台实时读取各用户的行为日志，并利用实时读取的各用户的行为日志，生成一组与业务语义向量相对应的行为语义向量，行为语义向量用于反映用户当前访问行为： S23：根据实时读取的各用户的行为日志，并结合更新后的场景集，将当前各用户的行为日志归类于相应的场景标签，并分析计算当期各用户的行为日志在相应的场景标签下的行为偏移率Xbm，具体为：；式中，n为当前操作行为的特征维度，为当前操作行为在第i特征维度下的值，为以往操作行为在第i特征维度下的平均值； S24：使用余弦相似度算法来衡量业务语义向量与行为语义向量之间的相似度，以分析各用户的访问操作是否符合业务目标，并结合S21中计算的当期各用户的行为日志在相应的场景标签下的行为偏移率Xbm，分析当前用户的操作行为的意图，以计算获取意图可信度AiL，具体为：；式中，为行为偏移惩罚系数； S25：将所有用户的行为语义向量进行分时窗口聚合，以构建相应用户的若干组聚合行为向量，通过相应用户的若干组聚合行为向量，分析各用户间在相同一段时间内行为轨迹的相似性，以构建用户间的行为轨迹相似度矩阵D，其中，行为轨迹相似度矩阵D内各个元素表示各用户间在同一个时段内的行为轨迹相似度，具体为：；式中，为第j用户与第k用户在同一个时间窗口w下聚合行为向量间的行为轨迹的相似度，即行为轨迹相似度矩阵D内相应元素；及分别为第j用户及第k用户在同一个时间窗口w下的聚合行为向量，M为共识时间窗口数，m=1,2，...，M，为之间的余弦相似度值，j及k均为用户编号；w为时间窗口编号； S26：根据S25中的行为轨迹相似度矩阵D及其动态性，动态设定相似阈值，若行为轨迹相似度矩阵D内相应元素超过相应动态设定的相似阈值，则纳入上下文集中；若行为轨迹相似度矩阵D内相应元素未超过相应动态设定的相似阈值，则不纳入上下文集中；其中，上下文集包括超过相应动态设定的相似阈值的元素，元素是两用户的聚合行为向量间的行为轨迹的相似度，最终将每组行为轨迹的相似度所对应的两个用户记作用户对； S27：从上下文集中提取出与当前用户所对应的用户对，并将提取出的所有用户对中除当前用户的用户进行统计，以构建匹配组； S28：通过匹配组，获取匹配组内各用户当前的意图可信度AiL，并经统计学求均值算法，获取针对匹配组的平均意图可信度，结合S24中的当前用户的意图可信度AiL，对当前用户的意图可信度AiL作进一步调整，具体为：；式中，为当前用户调整后的意图可信度，为群体强化因子； S3：在S2的基础上，为不同场景标签下的可信阈值PY进行动态设定，并通过比对后，生成相应场景标签下的风险等级RLV，结合在云存储平台内所读取的各用户行为日志，反推下一次安全存储时各数据资源的副本设定；S3具体步骤包括有： S31：根据当前用户调整后的意图可信度，为其对应的场景标签下动态设定可信阈值PY，通过将当前用户调整后的意图可信度与可信阈值PY进行比对计算，以计算获取相应场景标签下的风险等级RLV，具体为：；式中，为Sigmoid函数，；ϵ为微小正数； S3具体步骤还包括有： S32：根据S31中获取的风险等级RLV，并结合当前用户的行为在相应场景标签下的子行为日志，对当前用户所执行的操作行为所对应的数据资源的副本状态进行重新更正，以获取副本冗余控制因子Rrc，具体为： ； 式中，为第r数据资源的副本冗余控制因子，为第r数据资源的数据访问压力感知值，为压制系数，r为数据资源的编号； S33：将副本冗余控制因子Rrc通过Sigmoid函数将其数值映射至区间0,1内，并确定下一次安全存储时各数据资源的副本数R，具体为：，其中，为此次安全存储时相应数据资源的副本数，为下一次安全存储时第r数据资源的副本数，为指示函数。

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