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龙图腾网获悉广州今惟科技有限公司申请的专利一种用于网络安全的优先级异步处理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：CN119402257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202411520404.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种用于网络安全的优先级异步处理方法及系统是由桂霞;陈国辉;刘伟家;何建忠设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于网络安全的优先级异步处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种用于网络安全的优先级异步处理方法以及系统，通过集成多种数据来源，实时评估每个数据包的威胁等级，并据此动态调整其处理优先级。与传统静态方法不同，本发明利用先进的机器学习算法，能够在多维度上进行动态评估，及时识别高风险数据包并优先处理。这一机制显著提高了系统对新型和复杂攻击的响应能力。同时，本发明还引入了多节点协同攻击响应机制，当某个节点检测到异常流量时，能够自动通知其他节点，共享威胁情境信息，从而实现快速的协同反应。这种集成创新不仅增强了网络的整体安全性，还优化了数据包处理效率，有效解决了传统网络安全系统中的主要缺陷，为构建更为安全、灵活的网络环境提供了新的思路。

本发明授权一种用于网络安全的优先级异步处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于网络安全的优先级异步处理方法，其特征在于，所述方法包括： S1、通过使用流处理框架采集实时数据，并对实时数据进行预处理，输出预处理好的数据，所述预处理好的数据为数据集，所述数据集包括选取的特征和每个特征的标签； S2、将选取的特征组成特征数据集和对应的标签数据集，针对特征数据集和对应的标签数据集设计加权评分算法，通过分析特征的互信息和历史攻击检测率，计算每个特征的权重，根据每个特征的权重得到每个特征的加权特征集，然后构建威胁分类模型计算每个特征的威胁评分，根据每个特征的威胁评分与动态阈值比较得出每个特征的威胁等级； S3、根据每个特征的威胁等级结合当前网络负载状态、历史处理记录和当前安全风险为每个数据包分配优先级权重，然后根据每个特征的加权特征集和实时网络状态对每个数据的优先级权重进行调整，最后数据包按照优先级从高到低排列，生成最终的优先级处理队列，确保优先级高的威胁得到优先处理； 其中，所述S3，具体包括： S301、根据每个特征的威胁等级，引入影响因子ξi，为每个数据包分配优先级权重PL，确保最高威胁数据包能够获得最高的处理优先级； S302、根据每个数据包分配优先级权重PL结合每个特征的权重计算优先级值Vi，将所述优先级值Vi结合网络的动态环境，设计基于实时网络状态的调整机制，确保在高负载时，动态调整处理顺序，输出经过所述基于实时网络状态的调整机制调整后的动态优先级值V′i； S303、根据计算出的动态优先级值V′i，将数据包按照优先级值从高到低排列，生成最终的优先级处理队列Qfinal；其中，所述优先级处理队列Qfinal包括每个数据包的动态优先级值V′i、特征的权重fw和相应的威胁等级； S4、执行协同响应机制，具体为： 监控网络中各个节点的状态信息，所述状态信息包括了当前处理能力、负载以及响应延迟，当某个节点检测到高威胁数据包时，当前节点生成一个威胁通知包，并向其他节点广播此威胁信息，当其他节点接收到来自当前节点的威胁通知包时，其他节点会基于自身状态和接收到的威胁信息，动态调整其处理队列中的优先级，在完成优先级调整后，其他节点更新其优先级处理队列Qj，并基于新的优先级值重新安排任务处理顺序，在其他节点完成威胁响应后，生成反馈信息包，反馈给中央控制器和其他相关节点；其中，所述高威胁数据包为动态优先级值V′i超过预设阈值θ； S5、在协同响应触发后，每个节点需要执行其优先级队列Qj中的高威胁数据包，优先处理具有最高优先级Vj″的数据包，每个节点在完成任务处理后，生成反馈信息并反馈给中央控制器和其他协同节点，所述中央控制器根据各个节点提供的反馈信息，结合历史处理结果，调整未来的优先级分配、资源调度和节点协同策略； S6、根据所述反馈信息结合历史反馈信息，进行自适应学习。

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