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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所;西安万像电子科技有限公司申请的专利一种基于图强化学习的远程桌面用户信任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：CN120874055B 。

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：202510833771.7，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于图强化学习的远程桌面用户信任评估方法及系统是由杨慧然;张棪;张亚文;卢涛;聂焱;张海硕;王伟平设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图强化学习的远程桌面用户信任评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图强化学习的远程桌面用户信任评估方法及系统。本方法为：1根据远程桌面系统中用户、接入终端、虚拟机及业务系统之间的交互关系构建远程桌面交互因果图；2采用异构图神经网络对因果图进行编码，获得用户节点的嵌入向量表征并将其输入多层感知机提取远程桌面交互因果图的全局用户向量表征；3构建强化学习驱动的策略网络；4将全局用户向量表征输入策略网络，输出用户的用户信任值与访问控制策略；5根据用户的访问控制策略执行结果与安全反馈信号生成奖励值优化策略网络的参数。本发明能够结合用户行为与上下文信息，自动生成相应的访问控制策略，无需人工干预即可实现精准管理。

本发明授权一种基于图强化学习的远程桌面用户信任评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图强化学习的远程桌面用户信任评估方法，其步骤包括： 1根据远程桌面系统中用户、接入终端、虚拟机及业务系统之间的交互关系构建远程桌面交互因果图，其中，用户、接入终端、虚拟机及业务系统为远程桌面交互因果图中的节点，在节点之间建立携带交互行为特征的边；用户对应的节点称为用户节点； 2采用异构图神经网络对所述远程桌面交互因果图进行编码，获得用户节点的嵌入向量表征并将其输入多层感知机提取远程桌面交互因果图的全局用户向量表征； 3构建强化学习驱动的策略网络；所述策略网络包含第二多层感知机和信任值预测分支、策略动作决策分支；所述第二多层感知机用于对输入的全局用户向量表征进行特征提取，得到一策略向量并将其分别输入信任值预测分支、策略动作决策分支；所述信任值预测分支将输入的策略向量依次经过线性回归层、Sigmoid函数生成用户信任值； 所述策略动作决策分支将输入的策略向量经过Softmax运算得到用户的访问控制策略； 4将所述全局用户向量表征输入所述策略网络，输出用户的用户信任值与访问控制策略；用户信任值用于度量用户当前行为的可信程度，访问控制策略用于指示远程桌面系统对用户的访问响应动作； 5根据用户的访问控制策略执行结果与安全反馈信号生成奖励值优化所述策略网络的参数。

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