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龙图腾网获悉北京流金岁月科技有限公司申请的专利一种基于AI与大模型的专网内容版权监测与取证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：CN121637460B 。

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：202511689667.1，技术领域涉及：G06F21/10；该发明授权一种基于AI与大模型的专网内容版权监测与取证系统是由刘翔;李旭;王俭设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI与大模型的专网内容版权监测与取证系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI与大模型的专网内容版权监测与取证系统，利用AI和大模型技术对专网环境中的多媒体内容进行版权监测与取证，通过大模型处理器进行深度语义理解和跨模态特征提取，生成统一语义表征，并将其存储在版权内容知识库中，所述版权内容知识库用于存储受版权保护的原始内容的元数据、统一语义表征，以及由版权方提供的自然语言形式的版权声明，通过语义理解技术将版权声明转化为查询向量，并与多媒体内容的语义表征进行相似度计算，识别侵权内容，当识别出侵权内容时，记录侵权内容的原始来源、发布时间、发布者信息，并进行差异化分析，生成证据链，通过用户界面，展示版权监测结果、生成侵权告警信息、呈现证据链详情。

本发明授权一种基于AI与大模型的专网内容版权监测与取证系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI与大模型的专网内容版权监测与取证系统，其特征在于：具体包括内容获取模块、多模态内容分析模块、版权内容知识库、零样本版权识别模块、侵权行为取证模块，以及可视化与告警模块； 所述内容获取模块用于从专网环境中获取待监测的多媒体内容，包括文本、图像、音频、视频及其任意混合形式； 所述多模态内容分析模块是利用大模型处理器对获取的多媒体内容进行深度语义理解和跨模态特征提取，以生成所述多媒体内容的统一语义表征，并将其存储在版权内容知识库中，具体包括以下内容： 对获取的多媒体内容进行模态识别和初步解析，将其分解为文本模态子内容、图像模态子内容、音频模态子内容、视频模态子内容，针对识别出的各模态子内容，通过对应的编码器生成初步的模态特征向量、、、，分别表示文本模态、图像模态、音频模态、视频模态的模态特征向量； 所述大模型处理器是一个基于Transformer架构的大规模预训练模型，利用自注意力机制和前馈神经网络，在海量图文、音视频数据上通过自监督学习方式进行预训练，根据初步模态特征向量，生成一个统一的语义表征，进一步包括： 将不同模态的初步特征向量、、、，通过一个线性投影层，映射到大模型共享的嵌入空间，并添加位置编码P，形成模型输入的令牌序列，其中，表示将各模态初步特征向量通过线性投影层映射到共享嵌入空间的操作； 将投影后的令牌序列送入模型的Transformer编码器，通过其自注意力机制，动态计算序列中任意两个令牌之间的关联权重，具体公式为，其中，Q、K、V是由输入令牌序列经过不同的线性变换矩阵得到的查询、键、值矩阵，为键向量的维度，用于缩放点积结果； 在经过多层Transformer编码器处理后，大模型处理器输出一个最终隐藏状态序列，通过对该序列进行池化操作生成一个统一语义表征，并将生成的统一语义表征、原始多媒体内容的元数据，存储到版权内容知识库中，对于受版权保护的原始内容，将统一语义表征标记为，所述版权内容知识库并存储由版权方提供的自然语言形式的版权声明； 其中，所述版权内容知识库用于存储受版权保护的原始内容的元数据、通过多模态内容分析模块生成的统一语义表征，以及由版权方提供的自然语言形式的版权声明； 所述零样本版权识别模块是接收来自版权方的自然语言版权声明，利用所述大模型处理器对自然语言版权声明进行语义理解，将其转化为语义查询向量，并将语义查询向量与多模态内容分析模块生成的统一语义表征进行语义相似度计算和匹配，以识别出侵权内容； 所述侵权行为取证模块是当零样本版权识别模块识别出侵权内容时，记录侵权内容的原始来源、发布时间、发布者身份信息、修改历史、与原始版权内容之间的语义相似度评分、匹配区域，通过大模型处理器对侵权内容与原始版权内容进行差异化分析，并生成证据链； 所述可视化与告警模块是提供用户界面，展示实时版权监测结果、生成侵权告警信息、呈现完整的证据链详情，并允许用户进行版权声明的管理以及历史监测数据的查询。

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