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龙图腾网获悉合肥城市云数据中心股份有限公司申请的专利基于时空融合动态图卷积的网络多步攻击预测方法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：CN120263565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510749457.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于时空融合动态图卷积的网络多步攻击预测方法是由丁正;龚见强;孙奇;刘齐设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空融合动态图卷积的网络多步攻击预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于时空融合动态图卷积的网络多步攻击预测方法，与现有技术相比解决了网络攻击预测难以满足实际应用需求的缺陷。本发明包括以下步骤：网络告警属性的提取；对告警属性数据进行数据预处理；构建网络多步攻击预测模型；进行多步攻击预测。本发明不仅能够预测攻击的概率，而且能够预测预期攻击的具体参数，从而能够应用更好的网络防御措施。

本发明授权基于时空融合动态图卷积的网络多步攻击预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空融合动态图卷积的网络多步攻击预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 11）网络告警属性的提取：从不同网络入侵防御系统获取安全告警数据，提取IDEA格式的告警属性数据； 12）对告警属性数据进行数据预处理； 13）构建网络多步攻击预测模型：利用时空融合动态图卷积循环网络构建网络多步攻击预测模型； 所述构建网络多步攻击预测模型包括以下步骤： 131）将GRU中的矩阵乘法替换为动态图卷积模块，设计基于动态图卷积的GRU单元组成的网络结构，即网络多步攻击预测模型； 1311）通过融合时间周期嵌入与节点特征生成动态邻接矩阵，包括以下步骤： 13111）对于任意时间步，将告警节点的样本与日周期、周周期时间嵌入向量进行拼接，形成输入特征； ， 其中，，表示特征维度，B是批量大小，表示一次处理的样本数量，表示序列长度，表示拼接符号，和分别代表时刻t的日周期和周周期循环嵌入，是动态图生成模块的输入特征，是一个三维张量，表示一个批次中的多个节点的特征，是由N行和D列组成的矩阵； 13112）拼接后的输入特征通过一个多层感知机处理，得到动态的特征信号： ， 其中，表示经过滤波处理的动态特征信号； 13113）使用逐元素乘法将和静态的、随机初始化的节点嵌入结合，节点嵌入的参数是可学习的，分别为源节点和目标节点嵌入生成动态滤波器： ， ， 其中，表示逐元素乘法，为激活函数，和分别表示源节点和目标节点的节点嵌入，为源节点动态滤波器，目标节点动态滤波器，是控制激活函数饱和度的超参数，控制滤波器的强度； 13114）动态邻接矩阵通过考虑节点之间的相似性来计算，相似性基于和的乘积，计算公式如下： ， 其中，ReLU和tanh是激活函数，用于引入非线性；最终的是时间步的动态邻接矩阵，表示了各节点之间的动态依赖关系； 1312）采用可分解参数矩阵的图卷积运算处理空间特征； 132）通过重置门、更新门及候选状态门实现时空特征联合建模； 14）进行多步攻击预测：监测网络流量数据，获取安全告警数据并进行预处理，将安全告警数据输入网络多步攻击预测模型，预测潜在攻击事件。

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