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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海);山东天合网络空间安全技术研究院有限公司申请的专利一种基于多维特征融合的非法网站团伙识别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：CN119449481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510013317.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于多维特征融合的非法网站团伙识别方法及系统是由张兆心;左明;程亚楠;宁正尧设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维特征融合的非法网站团伙识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多维特征融合的非法网站团伙识别方法及系统，涉及网络安全领域，所述方法包括：通过流量镜像技术或网络探针实时捕获网络流量数据，以采集被动流量数据；对采集的数据进行保存，并通过主动请求，从目标网站中提取多维特征，以实现特征提取；将提取的多维特征进行特征融合与多维分析，以得到融合特征与分析结果；根据融合特征与分析结果，对机器学习模型进行训练和优化，以得到训练好的模型；通过利用训练好的模型对新的网站数据进行非法团伙识别与关联分析，以构建非法团伙的网络拓扑结构。本发明实现了高效、精准的非法网站团伙识别，提升了网络安全监测的实时性与全面性。

本发明授权一种基于多维特征融合的非法网站团伙识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维特征融合的非法网站团伙识别方法，其特征在于，所述方法包括： 通过流量镜像技术或网络探针实时捕获网络流量数据，以采集被动流量数据； 对采集的数据进行保存，并通过主动请求，从目标网站中提取多维特征，以实现特征提取，包括：对采集的数据以结构化和非结构化形式存储；通过主动请求，从目标网站中提取多维特征，以实现特征提取，包括结构特征和域名与IP特征提取、流量特征和行为模式特征； 将提取的多维特征进行特征融合与多维分析，以得到融合特征与分析结果，包括：通过将提取的多维特征进行数据清洗和融合，以得到融合特征；通过特征降维和数据挖掘技术，分析目标网站之间的潜在关联性，以得到分析结果； 根据融合特征与分析结果，对机器学习模型进行训练和优化，以得到训练好的模型； 通过利用训练好的模型对新的网站数据进行非法团伙识别与关联分析，以构建非法团伙的网络拓扑结构； 根据非法团伙的网络拓扑结构，对未知非法网站进行异常检测，并根据异常检测进行模型更新，以实现非法网站团伙的识别，包括：通过无监督学习算法对未知非法网站进行异常检测，以得到检测结果；根据检测结果更新样本数据集并重新训练模型，以更新模型；根据更新的模型，以实现非法网站团伙的识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(威海);山东天合网络空间安全技术研究院有限公司，其通讯地址为：264200 山东省威海市环翠区文化西路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。