一种基于专利大数据机器学习的专利预警系统

一种基于专利大数据机器学习的专利预警系统

技术领域

本发明涉及专利预警技术领域，具体为一种基于专利大数据机器学习的专利预警系统。

背景技术

企业在研发创新中需要考虑潜在的专利风险，因此需要对所涉及技术领域的专利信息进行分析以帮助企业顺利开发新产品而整个研发和生产过程均伴随着专利风险。专利地图可以帮助企业从直观、宏观的角度发现专利风险并进行预警，企业可根据预警信息进行科学的防范与控制。

企业在进行预警信息的大数据采集时，往往需要架设比较专业的数据采集服务器集，而在实际运行过程中数据采集服务器集中的节点服务器存在被非法调用的风险。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于专利大数据机器学习的专利预警系统，以解决未经授权的服务器非法调用专利数据采集服务器集中的节点服务器的问题。

(二)技术方案

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于专利大数据机器学习的专利预警系统，其特征在于，包括：运行有专利预警管理系统软件且部署有多层前馈人工神经网络模型软件的本地预警服务器、运行有调用管理系统且部署有网络爬虫的专利数据采集服务器集、运行有专利预警管理系统软件的计算机终端设备；

计算机终端设备与本地预警服务器进行通信连接；

所述的专利数据采集服务器集由专利数据采集节点服务器S1、专利数据采集节点服务器S2、专利数据采集节点服务器S3，…，专利数据采集节点服务器Sn组成，各个专利数据采集节点服务器Si之间不进行通信连接、呈现出相互独立的分布式运行状态；

本地预警服务器调用专利数据采集服务器集中的专利数据采集节点服务器Si采用网络爬虫根据搜索关键字去抓取相对应的专利大数据；

本地预警服务器调用多层前馈人工神经网络模型，输入专利大数据，输出与搜索关键词相关联的专利技术路线和技术功效数据；

专利预警管理系统调用专利技术路线和技术功效数据，制作出相应的风险预警专利地图；

专利数据采集服务器集中的专利数据采集节点服务器Si的调用管理系统采用零知识证明的验证方法对本地预警服务器的用户身份进行验证，其交互验证方法，包括以下步骤：

步骤一：本地预警服务器在专利数据采集节点服务器Si的调用管理系统上进行用户注册，具体包括：

(1)调用管理系统在注册页面上弹出与本地预警服务器进行交互式通信的对话框；

(2)本地预警服务器选定一个在有限域Fq上的椭圆曲线E，G为椭圆曲线E上的一个点，且使P＝nG；

本地预警服务器随机选择一个整数k(k＜q)，计算Q＝kG，并将Q、P、G和椭圆曲线E传送给调用管理系统，即输入到对话框内；

步骤二：当本地预警服务器向专利数据采集节点服务器Si发送调用请求时，调用管理系统开始对本地预警服务器的身份进行验证，具体的验证过程为：

(1)调用管理系统在验证页面上弹出与本地预警服务器进行交互式通信的对话框；

(2)调用管理系统随机选择一个整数r(k＜q)，并将r发送本地预警服务器，即显示在对话框内；

(3)本地预警服务器计算m＝k-rn(mod q-1)，并将m发送调用管理系统，即输入到对话框内；

(4)调用管理系统检验Q＝mG+rP是否成立；

若等式Q＝mG+rP成立，证明本地预警服务器知悉私有密钥n，则调用管理系统通过本地预警服务器的身份验证，否则就拒绝通过本地预警服务器的身份验证。

优选的，所述的步骤二中，将步骤(2)、步骤(3)和步骤(4)构成一轮认证，重复执行ki次，在某一轮验证的执行过程中，本地预警服务器没有通过验证，则整个验证过程终止，即本地预警服务器未通过调用管理系统的身份验证。

优选的，所述的本地预警服务器配置有用于存储专利大数据的源专利数据库和预警数据库。

优选的，所述的多层前馈人工神经网络模型采用监督学习算法，该监督学习算法通过给定n组以专利大数据技术内容为输入层、以专利技术路线和技术功效为输出层的训练集，来学习如何关联输入和输出，获得输出专利技术路线和技术功效的多层前馈人工神经网络模型。

(三)有益的技术效果

与现有技术相比，本发明具备以下有益的技术效果：

本发明在专利数据采集服务器集中的专利数据采集节点服务器Si上部署调用管理系统，调用管理系统采用零知识证明的验证方法对请求调用的本地预警服务器的用户身份进行验证，并且只有请求调用的本地预警服务器的用户身份通过了专利数据采集节点服务器Si的验证，专利数据采集节点服务器Si才执行本地预警服务器的调用请求，否则专利数据采集节点服务器Si拒绝执行本地预警服务器的调用请求；

并且上述的身份验证完成之后，调用管理系统只是知道本地预警服务器的身份是否合法，其并不知道本地预警服务器的私有密钥n，即本地预警服务器在不泄露自己的私有密钥n的前提下，完成了身份的验证；

从而解决了未经授权的服务器非法调用专利数据采集服务器集中的节点服务器的问题。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

一种基于专利大数据机器学习的专利预警系统，包括：运行有专利预警管理系统软件且部署有多层前馈人工神经网络模型软件的本地预警服务器、运行有调用管理系统且部署有网络爬虫的专利数据采集服务器集、运行有专利预警管理系统软件的计算机终端设备；

所述的多层前馈人工神经网络模型采用监督学习算法，该监督学习算法通过给定n组以专利大数据技术内容为输入层、以专利技术路线和技术功效为输出层的训练集，来学习如何关联输入和输出，获得输出专利技术路线和技术功效的多层前馈人工神经网络模型；

所述的本地预警服务器配置有用于存储专利大数据的源专利数据库和预警数据库；

所述的专利数据采集服务器集由专利数据采集节点服务器S1、专利数据采集节点服务器S2、专利数据采集节点服务器S3，…，专利数据采集节点服务器Sn组成，各个专利数据采集节点服务器Si之间不进行通信连接、呈现出相互独立的分布式运行状态；

在计算机终端设备的专利预警管理系统上确定某一企业的技术核心、明确搜索关键字，本地预警服务器调用专利数据采集服务器集中的专利数据采集节点服务器Si，专利数据采集节点服务器Si采用网络爬虫根据搜索关键字去抓取相对应的专利大数据，网络爬虫将所抓取的专利大数据返回到本地预警服务器的源专利数据库中；

本地预警服务器调用多层前馈人工神经网络模型，输入存储在源专利数据库内的专利大数据，输出与搜索关键词相关联的专利技术路线和技术功效数据之后传送至预警数据库；

专利预警管理系统调用存储在预警数据库内的专利技术路线和技术功效数据，根据该数据制作出相应的专利地图并加以分析，专利地图的分析结果可明确地为企业提供专利信息状况，从研发立项、审批生产到上市销售都可以帮助企业进行风险预警；

为了防止或避免未经授权的服务器非法对专利数据采集服务器集中的专利数据采集节点服务器Si进行访问，专利数据采集节点服务器Si的调用管理系统采用零知识证明的验证方法对本地预警服务器的用户身份进行验证，并且只有本地预警服务器的用户身份通过了专利数据采集节点服务器Si的验证，专利数据采集节点服务器Si才执行本地预警服务器的调用请求，否则专利数据采集节点服务器Si拒绝执行本地预警服务器的调用请求；

专利数据采集节点服务器Si的调用管理系统与本地预警服务器的交互验证方法，包括以下步骤：

步骤一：本地预警服务器在专利数据采集节点服务器Si的调用管理系统上进行用户注册，具体包括：

(1)调用管理系统在注册页面上弹出与本地预警服务器进行交互式通信的对话框；

(2)本地预警服务器选定一个在有限域Fq上的椭圆曲线E，G为椭圆曲线E上的一个点，且使P＝nG；

本地预警服务器随机选择一个整数k(k＜q)，计算Q＝kG，并将Q、P、G和椭圆曲线E传送给调用管理系统，即输入到对话框内；

其中，n为私有密钥，该私有密钥为唯一合法的证明密钥，并且仅为本地预警服务器单独拥有，即调用管理系统并不知晓私有密钥n；

步骤二：当本地预警服务器向专利数据采集节点服务器Si发送调用请求时，调用管理系统开始对本地预警服务器的身份进行验证，具体的验证过程为：

(1)调用管理系统在验证页面上弹出与本地预警服务器进行交互式通信的对话框；

(2)调用管理系统随机选择一个整数r(k＜q)，并将r发送本地预警服务器，即显示在对话框内；

(3)本地预警服务器计算m＝k-rn(mod q-1)，并将m发送调用管理系统，即输入到对话框内；

(4)调用管理系统检验Q＝mG+rP是否成立；

若等式Q＝mG+rP成立，证明本地预警服务器知悉私有密钥n，则调用管理系统通过本地预警服务器的身份验证，否则就拒绝通过本地预警服务器的身份验证；

(5)将步骤(2)、步骤(3)和步骤(4)构成一轮认证，重复执行ki次，在某一轮验证的执行过程中，本地预警服务器没有通过验证，则整个验证过程终止，即本地预警服务器未通过调用管理系统的身份验证；

所述的交互式通信对话框具备无痕迹通信功能，即对话框内的所有交互通信内容均没有任何备份记录；

上述的身份验证完成之后，调用管理系统只是知道本地预警服务器的身份是否合法，其并不知道本地预警服务器的私有密钥n，即本地预警服务器在不泄露自己的私有密钥n的前提下，完成了身份的验证。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。