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龍圖騰網(wǎng)恭喜眾合云科信息技術(shù)集團(tuán)有限公司申請的專利一種大模型數(shù)據(jù)泄漏的治理方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119203244B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411686760.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/62；該發(fā)明授權(quán)一種大模型數(shù)據(jù)泄漏的治理方法是由孫偉;趙正偉;周紅艷;劉瑩瑩;張垚設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種大模型數(shù)據(jù)泄漏的治理方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域，尤其涉及一種大模型數(shù)據(jù)泄漏的治理方法，本發(fā)明基于指令響應(yīng)數(shù)據(jù)篩選規(guī)律特征，建立針對所述模型訓(xùn)練終端的特征行為數(shù)據(jù)庫，于模型訓(xùn)練終端被訪問時，依據(jù)實(shí)時采集的指令響應(yīng)數(shù)據(jù)與特征行為數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比確定模型訓(xùn)練終端對應(yīng)的行為貼合表征系數(shù)，識別當(dāng)前模型訓(xùn)練終端的特征貼合類別，及時對模型訓(xùn)練終端的交互進(jìn)行控制，在弱特征貼合類別下，驗(yàn)證常態(tài)特征端口的數(shù)據(jù)傳輸規(guī)律，判定是否關(guān)閉對應(yīng)常態(tài)特征端口，本發(fā)明考慮模型訓(xùn)練終端對應(yīng)指令響應(yīng)數(shù)據(jù)的規(guī)律，及時判別特征貼合類別，表征訪問行為的異常性對模型訓(xùn)練終端的交互做出干預(yù)，進(jìn)而提高模型訓(xùn)練終端安全性，減少數(shù)據(jù)產(chǎn)生泄漏的風(fēng)險。

本發(fā)明授權(quán)一種大模型數(shù)據(jù)泄漏的治理方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種大模型數(shù)據(jù)泄漏的治理方法，其特征在于，包括：獲取模型訓(xùn)練終端歷史周期內(nèi)的指令響應(yīng)數(shù)據(jù)，包括所述模型訓(xùn)練終端與各端口的數(shù)據(jù)交互量以及對應(yīng)指令輸入設(shè)備的指令觸發(fā)目標(biāo)；基于所述指令響應(yīng)數(shù)據(jù)篩選規(guī)律特征，以建立針對所述模型訓(xùn)練終端的特征行為數(shù)據(jù)庫，所述規(guī)律特征包括特征端口組合以及特征功能組件組合；響應(yīng)于模型訓(xùn)練終端被訪問，采集周期內(nèi)模型訓(xùn)練終端的指令響應(yīng)數(shù)據(jù)與特征行為數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比；依據(jù)對比結(jié)果確定模型訓(xùn)練終端對應(yīng)的行為貼合表征系數(shù)，以識別當(dāng)前模型訓(xùn)練終端的特征貼合類別；基于當(dāng)前訪問行為的特征貼合類別控制模型訓(xùn)練終端的數(shù)據(jù)交互，包括，調(diào)用所述特征行為數(shù)據(jù)庫識別常態(tài)特征端口，驗(yàn)證常態(tài)特征端口的數(shù)據(jù)傳輸規(guī)律，判定是否關(guān)閉對應(yīng)常態(tài)特征端口，同步向模型訓(xùn)練終端發(fā)送驗(yàn)證需求信息，以針對模型訓(xùn)練終端的反饋信息判定是否發(fā)出預(yù)警信號；或，持續(xù)采集周期內(nèi)模型訓(xùn)練終端的交互數(shù)據(jù)以及對應(yīng)指令輸入設(shè)備的指令數(shù)據(jù)判定所述模型訓(xùn)練終端的特征貼合類別；基于所述指令響應(yīng)數(shù)據(jù)篩選特征端口組合的過程包括，確定模型訓(xùn)練終端在若干次被訪問過程中與不同端口組合發(fā)生數(shù)據(jù)交互的第一條件概率；基于各端口組合對應(yīng)的第一條件概率確定特征端口組合，記錄所述特征端口組合中各端口數(shù)據(jù)交互時的數(shù)據(jù)交互量均值，存儲至特征行為數(shù)據(jù)庫；其中，若端口組合對應(yīng)的第一條件概率大于預(yù)定的端口組合條件概率閾值，則判定所述端口組合為特征端口組合；基于所述指令響應(yīng)數(shù)據(jù)篩選特征功能組件組合的過程包括，獲取模型訓(xùn)練終端在若干次被訪問過程中各功能組件組合被觸發(fā)的第二條件概率；基于功能組件組合對應(yīng)的第二條件概率確定特征功能組件組合，記錄所述特征功能組件組合中各功能組件的觸發(fā)頻率；其中，若功能組件組合對應(yīng)的第二條件概率大于預(yù)定的功能組件組合概率閾值，則判定當(dāng)前功能組件組合為特征功能組件組合；采集周期內(nèi)模型訓(xùn)練終端的指令響應(yīng)數(shù)據(jù)與特征行為數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比的過程包括，記錄當(dāng)前產(chǎn)生數(shù)據(jù)交互的端口，若當(dāng)前端口組合在所述特征行為數(shù)據(jù)庫中存在，則確定端口組合匹配，記錄各端口對應(yīng)的當(dāng)前數(shù)據(jù)交互量均值；分別計(jì)算各端口對應(yīng)的當(dāng)前數(shù)據(jù)交互量均值與特征行為數(shù)據(jù)庫所存儲數(shù)據(jù)交互量均值之差，將所得各差值求均值后得到數(shù)據(jù)交互量匹配特征；記錄當(dāng)前被觸發(fā)的功能組件，若當(dāng)前功能組件組合在所述特征行為數(shù)據(jù)庫中存在，則確定功能組件組合匹配，記錄各功能組件的當(dāng)前觸發(fā)頻率；計(jì)算各功能組件的當(dāng)前觸發(fā)頻率與特征行為數(shù)據(jù)庫所存儲觸發(fā)頻率之差，將所得各差值求均值后得到觸發(fā)頻率匹配特征；依據(jù)對比結(jié)果確定模型訓(xùn)練終端對應(yīng)的行為貼合表征系數(shù)的過程包括，計(jì)算預(yù)定的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)交互量匹配閾值與數(shù)據(jù)交互量匹配特征之比，得到第一貼合表征因子；計(jì)算預(yù)定的基準(zhǔn)觸發(fā)頻率匹配閾值與觸發(fā)頻率匹配特征之比，得到第二貼合表征因子；將第一貼合表征因子與所述第二貼合表征因子之和確定為貼合表征系數(shù)；識別當(dāng)前模型訓(xùn)練終端的特征貼合類別的過程包括，若所述貼合表征系數(shù)大于或等于預(yù)定的貼合表征系數(shù)閾值，則判定當(dāng)前模型訓(xùn)練終端為強(qiáng)特征貼合類別；若所述貼合表征系數(shù)小于預(yù)定的貼合表征系數(shù)閾值，則判定當(dāng)前模型訓(xùn)練終端為弱特征貼合類別。

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