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龙图腾网获悉合肥弈维量子科技有限公司申请的专利基于多模态大模型的安全合规评估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：CN120930150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511306466.9，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于多模态大模型的安全合规评估系统及方法是由方健锋;齐晓娜;徐华;赵红飞;桂文杰设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型的安全合规评估系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及安全合规评估，具体涉及基于多模态大模型的安全合规评估系统及方法，功能模块集群，对系统中各功能模块进行管理，并支持跨模态一致性检测，用于比对不同模态下的回答一致性；自研安全系统，负责评估任务的执行，包括对抗性测试强化，内置多粒度数据变种策略，通过模拟真实攻击场景提升评估鲁棒性，实现从数据生成、被测模型测试到风险评估的端到端自动化，支持参数可配置与结果可复现，以及评估模型的自迭代与版本管理，并且该自迭代机制与合规标签体系深度结合，能够持续优化在法律、伦理和行业规范下的风险识别能力；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术仅能在单模态、单一规则下进行评估的局限性。

本发明授权基于多模态大模型的安全合规评估系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态大模型的安全合规评估系统，其特征在于：包括： 功能模块集群，对系统中各功能模块进行管理，并支持跨模态一致性检测，用于比对不同模态下的回答一致性； 自研安全系统，负责评估任务的执行，包括对抗性测试强化，内置多粒度数据变种策略，通过模拟真实攻击场景提升评估鲁棒性，实现从数据生成、被测模型测试到风险评估的端到端自动化，支持参数可配置与结果可复现，以及评估模型的自迭代与版本管理，并且该自迭代机制与合规标签体系深度结合，能够持续优化在法律、伦理和行业规范下的风险识别能力； 所述自研安全系统适用于普通用户，包括： 任务执行，负责评估任务的全流程调度，基于用户配置自动完成“数据处理—模型交互—结果收集”流程； 评估报告生成，整合多源评估结果，生成综合评估报告； 模型自迭代，实现评估模型的在线迭代优化，通过闭环学习提升风险识别能力； 所述任务执行具体包括： 任务创建：用户选择被测模型、原始数据集、处理工具和评估模型，并设置评估参数； 任务分发：为评估任务分配独立运行环境，避免多任务干扰； 数据注入：调用处理工具对原始数据集进行变种处理，生成动态测试集； 模型交互：通过模型管理的协议适配层，向被测模型发送动态测试集，接收并存储回答结果； 进度监控：实时记录任务进度，异常时自动重试； 所述数据注入通过构建“工具上传—验证—注册—调用”与“数据上传—变种—生成—存储”的全流程机制，实现动态测试集的高效生成与管理，包括： S21、工具上传：用户通过系统提供的标准化接口上传自定义工具程序； S22、验证工具可用性：系统将工具包部署至隔离的测试环境中，自动执行预设测试用例； S23、工具库注册：验证通过的工具将被分配唯一工具ID，并关联功能标签，存储至正式环境的工具库中并开放给所有用户使用；未通过验证的工具将反馈具体失败原因，支持用户修改后重新上传； S24、上传原始数据集：用户上传结构化的原始数据集，系统支持批量导入，并自动解析数据字段，对格式错误的数据提供修复建议； S25、选择工具链：用户在工具库中勾选多个工具组成工具链，并通过拖拽调整工具执行顺序，系统提供工具兼容性提示，支持保存常用工具链模板供后续复用； S26、变种处理：工具链按顺序执行处理逻辑，对抗攻击工具通过同义词替换、句法重构和意图混淆在内的方式生成诱导性变种，实时记录每个工具的处理结果； S27、生成动态测试集：汇总所有工具的处理结果，去除重复样本，生成包含原始问题、变种问题和对应工具ID的动态测试集； S28、数据存储：动态测试集将被存储至数据库中，关联原始数据集ID、工具链信息和生成时间，同时提供数据导出功能。

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