复旦大学熊贇获国家专利权
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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于掩码图自编码器的APT攻击检测方法及装置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：CN116192477B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310068592.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于掩码图自编码器的APT攻击检测方法及装置是由熊贇;贾子安;张尧;朱扬勇设计研发完成，并于2023-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于掩码图自编码器的APT攻击检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习技术领域，具体为一种基于掩码图自编码器的APT攻击检测方法和装置。本发明方法包括：待检测安全日志数据进行预处理，构建网络攻击溯源图并提取节点和边的原始类别；构建并训练基于掩码节点特征重建和结构重建的图注意力自编码器，作为特征提取模型；将待检测溯源图输入特征提取模型，得到溯源图中节点的特征向量；根据节点或溯源图自身的特征向量，使用无监督离群点检测算法检测异常节点并识别出APT攻击。本发明可大大降低APT攻击检测对于稀缺的攻击数据的依赖，可降低结构重建的计算量且提高掩码图自编码器对图结构的表示能力。本发明的APT攻击检测精度显著高于、且计算开销显著低于现有APT攻击检测方法。
本发明授权一种基于掩码图自编码器的APT攻击检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于掩码图自编码器的APT攻击检测方法，其特征在于，通过图自编码器得到网络攻击溯源图中节点的特征向量，并基于特征向量寻找离群点并检测APT攻击，具体步骤如下： 步骤S1：对确定为待检查的安全日志数据进行预处理，获得相应的网络攻击溯源图，提取节点和边的原始类别； 步骤S2：构建带有结构重建的掩码图自编码器，并采用完全非攻击的安全日志数据，对该掩码图自编码器进行量化训练；将训练后的掩码图自编码器模型作为特征提取模型，并保存该模型在训练日志上的输出； 步骤S3：将预处理得到的溯源图输入所述特征提取模型，分别得到与溯源图中节点的特征向量和与溯源图本身所对应的特征向量； 步骤S4：根据溯源图中节点的特征向量和溯源图的特征向量，应用自适应离群点检测算法检测异常节点或异常溯源图并识别出APT攻击。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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