科创中国
一种基于智能机器人的数据安全管理方法和系统
发布时间: 2025-10-24
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
新一代信息技术产业,互联网与云计算、大数据服务
成果介绍
该成果核心技术路径以 “‘行为关联 - 指纹生成 - 双向鉴权’闭环安全管理” 为核心，具体步骤明确：①数据交互请求获取：采集智能机器人当前鉴权周期的交互请求，请求中携带硬件唯一标识（如芯片序列号）、前一周期任务类型（如工业搬运、家庭服务）及行为数据集合（如运动轨迹、数据传输记录）；②关键行为数据筛选：根据任务类型建立 “任务 - 行为” 关联模型，从多类型行为数据中筛选关键数据（如工业机器人筛选 “设备交互数据”，服务机器人筛选 “用户隐私交互数据”），排除无关冗余信息；③实际指纹生成：将关键行为数据与硬件唯一标识进行哈希运算，生成具备唯一性的当前周期实际指纹；④预存指纹匹配：通过硬件唯一标识与前一周期任务类型，从安全数据库调取预存指纹（基于历史合规行为生成），若实际指纹与预存指纹匹配（相似度≥98%），则允许数据交互，否则阻断请求并触发预警；⑤动态更新优化：每完成一个鉴权周期，根据合规交互数据更新预存指纹，适配机器人行为模式迭代。
成果亮点
本项目研发的基于智能机器人的数据安全管理方法和系统，通过三大创新突破上述痛点：一是首创 “硬件标识 + 行为关联” 双维度指纹生成，区别于传统单一硬件鉴权，将机器人行为数据与硬件唯一标识深度融合，生成的实际指纹具备 “硬件唯一性 + 行为合规性” 双重属性，即使硬件标识被伪造，异常行为也会导致指纹不匹配，恶意请求拦截率从 70% 提升至 100%，安全防护强度显著增强；二是 “任务驱动关键数据筛选” 机制，基于任务类型动态筛选关键行为数据，避免冗余数据干扰指纹生成，同时针对不同场景优化筛选逻辑（如工业场景重点筛选 “设备通信数据”，服务场景重点筛选 “用户数据交互记录”），指纹生成针对性提升 80%，较传统全量数据运算，鉴权效率提升 50%；三是 “周期迭代动态指纹” 设计，每完成一个鉴权周期（可设为 1 小时 - 24 小时），根据合规交互数据更新预存指纹，适配机器人行为模式变化（如任务类型切换、软件升级），指纹破解难度提升 10 倍，且支持远程动态调整鉴权周期，满足高安全需求场景（如金融机器人设短周期）与高效需求场景（如物流机器人设长周期）的差异化适配。
团队介绍
1. 徐增峰（核心发明人，上海治熵信息科技有限公司）：公司技术总监，长期深耕网络安全与智能机器人交叉领域，主导本成果整体技术架构设计，提出 “行为关联指纹鉴权” 核心思路，曾主持上海市网络安全专项课题（聚焦工业机器人数据安全），发表相关 SCI 论文 8 篇，拥有 6 项数据安全领域专利，在技术研发中负责安全模型搭建与核心算法设计（如指纹生成、关键数据筛选），是成果创新的领军者。
2. 李振昊（算法研发负责人，上海治熵信息科技有限公司）：负责 “任务 - 行为” 关联模型与指纹生成算法开发，攻克 “动态行为数据筛选”“哈希运算效率优化” 技术难点。建立多场景任务行为关联库（覆盖 20 + 机器人任务类型），关键数据筛选准确率达 98%；优化 SHA-256 哈希运算逻辑，使指纹生成时间从 500ms 缩短至 100ms，保障鉴权实时性，是系统核心算法落地的核心力量。
3. 吴鹏磊（系统开发负责人，上海治熵信息科技有限公司）：主导数据安全管理系统的软硬件集成与工程化开发，设计安全数据库架构（支持百万级机器人指纹存储与查询）。
成果资料
产业化落地方案
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