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龙图腾网获悉达州职业技术学院;成都智航卓越科技有限公司申请的专利基于人工智能和谱聚类的低空运行态势感知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：CN120429764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510874802.3，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于人工智能和谱聚类的低空运行态势感知方法是由刘城;戚海军;秦溧矫;谷潇;肖弋;梁姝;甘波;钟九洲设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能和谱聚类的低空运行态势感知方法在说明书摘要公布了：本发明属于低空运行安全预测及防御技术领域，具体涉及一种基于人工智能和谱聚类的低空运行态势感知方法和系统。通过对历史飞行任务数据进行增强，进一步地利用变分自编码器进行特征提取，并利用谱聚类进行聚类分析，从而获取到历史飞行任务的正常特征和异常特征，最后通过建立预测模型对特征信息和聚类结果进行学习，预测出下一次低空飞行任务时发生DDoS攻击的概率。相较于现有技术而言，本发明将DDoS攻击的检测和防御手段进行了前置化，可提前获知在即将执行的低空飞行任务中是否会遭到DDoS攻击，为提前部署防御机制提供参考。

本发明授权基于人工智能和谱聚类的低空运行态势感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能和谱聚类的低空运行态势感知方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集历史样本；利用GAN生成对抗网络生成攻击样本；将历史样本与攻击样本融合，得到原始对抗样本； 从原始对抗样本中提取出流量特征信息、任务特征信息和衍生特征信息，得到原始特征样本；流量特征信息包括：流表项传输率、数据包传输速率、数据传输速度、数据包平均值、持续时间标准差、数据包的标准差和单向流量表输入比率；任务特征信息包括：飞行区域、任务类型和飞行时间；衍生特征信息包括：流量变化率、源IP的集中度和目的IP的集中度； 通过计算历史样本与攻击样本的生成样本相似度和攻击样本的地理异常度，得到增强特征样本；生成样本相似度为历史样本与攻击样本之间的余弦距离；地理异常度为源IP的坐标或目的IP的坐标偏离任务中心点的经纬度距离； 将原始特征样本与增强特征样本融合，得到融合特征样本； 利用对抗变分自编码器从融合特征样本中提取出潜在特征信息； 在谱聚类算法的相似度矩阵中融合地理距离权重，得到改进的谱聚类算法；利用改进的谱聚类算法对潜在特征信息进行聚类，得到聚类结果； 建立基于随机森林和多层感知机的集成分类模型； 将融合特征样本、潜在特征信息和聚类结果输入训练好的集成分类模型，输出DDoS攻击概率；若DDoS攻击概率≥阈值，则判定会遭到DDoS攻击，否则，判定不会遭到DDoS攻击。

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达州职业技术学院;成都智航卓越科技有限公司，其通讯地址为：635000 四川省达州市通川区北外镇徐家坝路448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”。