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龙图腾网获悉芜湖沃森云科技有限公司申请的专利一种基于大数据的网络信息安全分析方法和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：CN118748600B 。

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：202410773620.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于大数据的网络信息安全分析方法和系统是由徐志伟;贾廷芳;陶邦凤设计研发完成，并于2024-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的网络信息安全分析方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大数据的网络信息安全分析方法和系统，涉及网络信息安全技术领域，所述方法包括：通过设置在网络关键节点的数据采集器，采集网络中的实时数据和历史数据；获取网络设备所在区域的实时天气数据；使用历史数据对网络流量预测模型进行训练，获得已训练的网络流量预测模型；根据已训练的网络流量预测模型，获得预测网络流量数据；根据实时数据、预测网络流量数据和实时天气数据，确定网络信息异常系数；如果网络信息异常系数小于设定异常系数阈值，生成警报信息。根据本发明，可基于网络流量和用户行为两方面，对网络信息安全进行分析，提高了网络信息安全分析的全面性和客观性。

本发明授权一种基于大数据的网络信息安全分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的网络信息安全分析方法，其特征在于，包括： 在当前时间周期的多个时刻，通过设置在网络关键节点的数据采集器，采集网络中的实时数据和历史数据，其中，所述实时数据包括：网络流量、配置信息和用户行为数据，所述历史数据包括：历史配置信息和历史用户行为数据； 在当前时间周期的多个时刻，获取网络设备所在区域的实时天气数据，其中，所述实时天气数据包括：湿度数据和风力数据； 使用所述历史数据对网络流量预测模型进行训练，获得已训练的网络流量预测模型； 根据已训练的网络流量预测模型，对所述配置信息和所述用户行为数据进行处理，获得当前时间周期的多个时刻的预测网络流量数据； 根据所述当前时间周期的多个时刻的实时数据、所述预测网络流量数据、所述实时天气数据和所述历史用户行为数据，确定网络信息异常系数； 如果所述网络信息异常系数小于设定异常系数阈值，生成警报信息； 根据所述当前时间周期的多个时刻的实时数据、所述预测网络流量数据、所述实时天气数据和所述历史用户行为数据，确定网络信息异常系数，包括： 根据所述网络流量、所述预测网络流量数据和所述实时天气数据，确定网络流量异常系数； 根据所述用户行为数据和历史用户行为数据，确定用户行为异常系数，其中，所述用户行为数据包括：用户登陆时间、登陆IP地址、登陆方式和用户触发安全事件数据，所述历史用户行为数据还包括：历史用户登陆时间、历史登陆IP地址和历史登陆方式； 根据所述网络流量异常系数和所述用户行为异常系数，确定网络信息异常系数； 根据所述网络流量、所述预测网络流量数据和所述实时天气数据，确定网络流量异常系数，包括： 根据公式 确定当前时间周期的网络流量异常系数AbNF，其中，α1为预设权值，NFj为当前时间周期的第j个时刻的网络流量，NFj,p为当前时间周期的第j个时刻的预测网络流量数据，Hj为当前时间周期的第j个时刻的湿度数据，Fj为当前时间周期的第j个时刻的风力数据； 根据所述用户行为数据和历史用户行为数据，确定用户行为异常系数，包括： 根据所述用户行为数据，确定用户登陆向量； 根据所述历史用户行为数据，确定历史用户登陆向量； 根据公式 确定当前时间周期的用户行为异常系数AbUA，其中，max为取最大值函数，if为条件函数，LaT为用户在当前时间周期的登陆时间，LaI为用户在当前时间周期的登陆IP地址，LaM为用户在当前时间周期的登陆方式，LaTc为用户在与当前时间周期的开始时刻相同的第c个历史时间周期的登陆时间，LaIc为用户在与当前时间周期的开始时刻相同的第c个历史时间周期的登陆IP地址，LaMc为用户在与当前时间周期的开始时刻相同的第c个历史时间周期的登陆方式，为当前时间周期的用户登陆向量，为与当前时间周期的开始时刻相同的第c个历史时间周期的历史用户登陆向量，USo为用户在当前时间周期内触发安全事件的次数，UST为预设安全事件触发次数阈值，S为历史时间周期的数量，c≤S，且c和S均为正整数。

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