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龙图腾网获悉武汉大全能源技术股份有限公司申请的专利基于机器学习的分级软件保护策略生成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：CN120850257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202510935988.9，技术领域涉及：G06F21/12；该发明授权基于机器学习的分级软件保护策略生成方法及系统是由王文进;陈明亮;武美娜;房春雪;王周星设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的分级软件保护策略生成方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于机器学习的分级软件保护策略生成方法及系统，涉及软件保护领域，其方法包括：获取设备软件信息和历史运行记录；完成设备软件的优先级划分，得到软件分级结果；预测出目标设备的资源消耗总量，并生成资源动态阈值；利用软件监测装置实时监测目标设备，并结合实时监测结果和软件分级结果生成软件保护策略。本申请可以有效实现实时保护分级软件。

本发明授权基于机器学习的分级软件保护策略生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的分级软件保护策略生成方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 获取目标设备的设备软件信息和历史运行记录，所述历史运行记录包括历史运行指标和历史运行周期； 根据设备软件信息解析出目标设备内全部设备软件之间的交互关系； 以所述设备软件为软件节点，并以所述交互关系作为全部所述软件节点之间的节点边构建出软件拓扑网络； 对于任一所述设备软件，根据所述软件拓扑网络计算出所述设备软件对应的所述软件节点的节点中心性； 计算出所述软件节点的全部邻居节点的邻居中心性； 结合所述节点中心性和全部所述邻居中心性确定所述软件节点的节点异构性； 遍历所述邻居节点，计算出全部所述邻居节点的邻居异构性； 结合所述节点异构性和全部所述邻居异构性并通过交叉熵公式计算出所述设备软件的拓扑重要度； 利用模糊层次法完成全部所述设备软件的重要性模糊评判，得到所述设备软件的模糊重要度； 融合所述拓扑重要度和所述模糊重要度，得到所述设备软件的综合重要度； 根据全部所述综合重要度完成全部所述设备软件的优先级划分，得到软件分级结果； 当所述目标设备开始运行时，预处理所述历史运行指标； 时序分析完成预处理后的所述历史运行指标，得到时序运行指标； 利用滑动窗口提取出所述时序运行指标的时序特征，并结合所述时序特征和历史运行周期将所述目标设备的运行过程划分为多个运行阶段； 基于机器学习构建出初始资源预测模型，并利用完成预处理后的历史运行指标训练所述初始资源预测模型，得到资源预测模型； 将所述设备软件信息和预先获取的设备运行信息输入至预先构建的资源预测模型中，通过所述资源预测模型分别输出所述目标设备在各个所述运行阶段的资源消耗总量，并根据所述资源消耗总量生成资源动态阈值； 以所述资源动态阈值为基准，利用软件监测装置实时监测所述目标设备，并结合实时监测结果和所述软件分级结果生成软件保护策略，所述软件监测装置预先设置于所述目标设备内部。

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