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龙图腾网获悉中加双彩虹(武汉)网络科技有限公司申请的专利面向AI大模型的自适应增强型信息安全防护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：CN120597308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202510421307.7，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权面向AI大模型的自适应增强型信息安全防护系统是由赵德亚;王首越;胡晓娅设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向AI大模型的自适应增强型信息安全防护系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向AI大模型的自适应增强型信息安全防护系统，包括模型安全管理模块、模型安全运行模块和模型安全知识库三个模块，通过对AI大模型对象环境参数和全生命周期脆弱性信息获取，在关键技术、辅助资源和模型库的支持下，实现系统全生命周期的自适应增强型防护。本发明通过覆盖AI大模型全生命周期五个阶段对保密性、完整性和可用性的模型安全需求，采用基于强化学习的动态防御策略决策、基于深度增强学习的多阶段模型鲁棒性增强和基于差分隐私与同态加密的可证明隐私保护三大技术路线，实现对AI大模型的闭环防护，解决现有AI信息安全防护中聚焦单点或局部安全的局限性问题，为高价值AI系统信息安全防护提供了系统级解决方案。

本发明授权面向AI大模型的自适应增强型信息安全防护系统在权利要求书中公布了：1.一种面向AI大模型的自适应增强型信息安全防护系统，其特征在于，包括：模型安全管理模块、模型安全运行模块和模型安全知识库，所述模型安全管理模块用于对AI大模型实时运行日志的深度安全监控与分析，部署所述模型安全运行模块执行的防御策略，所述模型安全运行模块用于执行大模型服务全流程与全生命周期的信息安全防护，所述模型安全知识库用于提供所述模型安全管理模块和所述模型安全运行模块所需的辅助资源； 所述安全管理模块包括模型日志分析单元和动态防御策略决策单元； 所述模型安全运行模块包括输入检测单元、模型运行加固单元和输出控制单元，所述输入检测单元用于模型输入阶段的多源入侵检测，所述模型运行加固单元用于模型运行阶段的对抗AI攻击的结构加固，所述输出控制单元用于模型输出阶段的输出检测与控制； 所述输入检测单元执行网络流量入侵检测任务和大模型威胁检测任务，所述网络流量入侵检测任务包括根据模型输入方的硬件设备指纹，结合哈希算法与物理不可克隆函数技术，通过动态指纹更新机制实现设备身份的动态认证模型；根据协议深度解析需求，结合时空卷积网络与流量采样技术，通过协议字段全解析和隐蔽通道识别方法建立网络流量实时威胁检测模型；所述大模型威胁检测任务包括根据系统多模态输入的安全需求，结合多模态联合分析算法与软硬件加速框架，通过构建多模态威胁图谱实时动态检测针对大模型的输入侧威胁； 所述模型运行加固单元执行模型对抗恶意样本训练任务和模型架构鲁棒化任务，所述模型对抗恶意样本训练任务包括基于漏洞挖掘工具挖掘AI大模型运行环境的已知安全漏洞，针对识别的安全攻击，部署相关防御策略；根据课程学习理论，结合改进型PGD算法与元学习框架，通过分阶段扰动约束策略实现动态对抗训练；所述模型架构鲁棒化任务包括根据对抗感知理论与所述模型安全知识库，结合动态注意力掩码与多头防御机制，通过对抗特征门控网络构建自适应特征筛选模型，筛选有效攻击手段；同时结合高斯梯度扰动与自适应噪声调度，通过动态预算分配策略建立可证明安全训练框架，增强模型鲁棒性； 所述输出控制单元执行模型输出检测任务和模型输出控制任务，所述模型输出检测任务包括根据DSMM数据安全标准，结合静态脱敏与动态脱敏技术，通过AI驱动的敏感信息识别引擎实现自动化数据变形模型；结合多维度特征分析与上下文感知技术，对模型输出进行异常检测，保护模型输出隐私性；所述模型输出控制任务包括根据内容合规性要求，结合语义分析与规则引擎，通过多级校验策略构建智能过滤框架，对合规的模型输出进行传输输出方的访问控制，根据零信任安全模型，结合访问控制技术，通过动态权限管理系统实现细粒度访问控制，保护模型输出的动态安全性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中加双彩虹(武汉)网络科技有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市武昌区中北路100号长江创投大厦16楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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