恭喜众合云科信息技术集团有限公司孙伟获国家专利权
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龙图腾网恭喜众合云科信息技术集团有限公司申请的专利一种大模型数据泄漏的治理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:CN119203244B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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:202411686760.2,技术领域涉及:G06F21/62;该发明授权一种大模型数据泄漏的治理方法是由孙伟;赵正伟;周红艳;刘莹莹;张垚设计研发完成,并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种大模型数据泄漏的治理方法在说明书摘要公布了:本发明涉及数据治理领域,尤其涉及一种大模型数据泄漏的治理方法,本发明基于指令响应数据筛选规律特征,建立针对所述模型训练终端的特征行为数据库,于模型训练终端被访问时,依据实时采集的指令响应数据与特征行为数据库中的数据进行对比确定模型训练终端对应的行为贴合表征系数,识别当前模型训练终端的特征贴合类别,及时对模型训练终端的交互进行控制,在弱特征贴合类别下,验证常态特征端口的数据传输规律,判定是否关闭对应常态特征端口,本发明考虑模型训练终端对应指令响应数据的规律,及时判别特征贴合类别,表征访问行为的异常性对模型训练终端的交互做出干预,进而提高模型训练终端安全性,减少数据产生泄漏的风险。
本发明授权一种大模型数据泄漏的治理方法在权利要求书中公布了:1.一种大模型数据泄漏的治理方法,其特征在于,包括:获取模型训练终端历史周期内的指令响应数据,包括所述模型训练终端与各端口的数据交互量以及对应指令输入设备的指令触发目标;基于所述指令响应数据筛选规律特征,以建立针对所述模型训练终端的特征行为数据库,所述规律特征包括特征端口组合以及特征功能组件组合;响应于模型训练终端被访问,采集周期内模型训练终端的指令响应数据与特征行为数据库中的数据进行对比;依据对比结果确定模型训练终端对应的行为贴合表征系数,以识别当前模型训练终端的特征贴合类别;基于当前访问行为的特征贴合类别控制模型训练终端的数据交互,包括,调用所述特征行为数据库识别常态特征端口,验证常态特征端口的数据传输规律,判定是否关闭对应常态特征端口,同步向模型训练终端发送验证需求信息,以针对模型训练终端的反馈信息判定是否发出预警信号;或,持续采集周期内模型训练终端的交互数据以及对应指令输入设备的指令数据判定所述模型训练终端的特征贴合类别;基于所述指令响应数据筛选特征端口组合的过程包括,确定模型训练终端在若干次被访问过程中与不同端口组合发生数据交互的第一条件概率;基于各端口组合对应的第一条件概率确定特征端口组合,记录所述特征端口组合中各端口数据交互时的数据交互量均值,存储至特征行为数据库;其中,若端口组合对应的第一条件概率大于预定的端口组合条件概率阈值,则判定所述端口组合为特征端口组合;基于所述指令响应数据筛选特征功能组件组合的过程包括,获取模型训练终端在若干次被访问过程中各功能组件组合被触发的第二条件概率;基于功能组件组合对应的第二条件概率确定特征功能组件组合,记录所述特征功能组件组合中各功能组件的触发频率;其中,若功能组件组合对应的第二条件概率大于预定的功能组件组合概率阈值,则判定当前功能组件组合为特征功能组件组合;采集周期内模型训练终端的指令响应数据与特征行为数据库中的数据进行对比的过程包括,记录当前产生数据交互的端口,若当前端口组合在所述特征行为数据库中存在,则确定端口组合匹配,记录各端口对应的当前数据交互量均值;分别计算各端口对应的当前数据交互量均值与特征行为数据库所存储数据交互量均值之差,将所得各差值求均值后得到数据交互量匹配特征;记录当前被触发的功能组件,若当前功能组件组合在所述特征行为数据库中存在,则确定功能组件组合匹配,记录各功能组件的当前触发频率;计算各功能组件的当前触发频率与特征行为数据库所存储触发频率之差,将所得各差值求均值后得到触发频率匹配特征;依据对比结果确定模型训练终端对应的行为贴合表征系数的过程包括,计算预定的基准数据交互量匹配阈值与数据交互量匹配特征之比,得到第一贴合表征因子;计算预定的基准触发频率匹配阈值与触发频率匹配特征之比,得到第二贴合表征因子;将第一贴合表征因子与所述第二贴合表征因子之和确定为贴合表征系数;识别当前模型训练终端的特征贴合类别的过程包括,若所述贴合表征系数大于或等于预定的贴合表征系数阈值,则判定当前模型训练终端为强特征贴合类别;若所述贴合表征系数小于预定的贴合表征系数阈值,则判定当前模型训练终端为弱特征贴合类别。
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