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龙图腾网获悉北京国信网联科技有限公司申请的专利基于机器学习的网络安全事件检测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：CN119922020B 。

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：202510413511.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于机器学习的网络安全事件检测方法及系统是由詹越;付斌设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的网络安全事件检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全技术领域，具体公开了基于机器学习的网络安全事件检测方法及系统，通过采集同一网络数据流的网络流量数据进行特征提取和分类预测，确定各特征向量对应的分类实数值，然后利用各特征向量及其对应的分类实数值进行映射计算，确定各特征向量对应的分类映射值，最后基于各特征向量对应的分类映射值进行综合预警评估，以判断是否发生网络安全事件，进而进行网络安全预警。本发明通过多特征向量分类映射结果融合的网络数据安全评估方式，能够更准确地评估网络数据的安全状况，降低网络安全监测误报率，并且，通过特定的特征分类结果映射计算和综合评估方式，可以提升网络安全监测的时效性和可扩展性，能够适应大规模网络环境。

本发明授权基于机器学习的网络安全事件检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的网络安全事件检测方法，其特征在于，包括： 采集同一网络数据流的各原始网络流量数据； 对各原始网络流量数据进行预处理，得到对应的规范化数据； 对预处理后的各规范化数据进行特征提取，得到对应的特征向量； 将各特征向量输入预置的分类模型中进行特征向量分类预测，输出对应的分类预测结果值，即分类实数值，分类实数值为[-1，1]区间内的实数； 根据各特征向量及其对应的分类实数值计算各特征向量对应的分类映射值，包括：将各特征向量及其对应的分类实数值代入预置的分类映射算式中进行计算，得到各特征向量对应的分类映射值，所述分类映射算式为： 其中，i表征特征向量编号，Xi表征编号为i的特征向量，Zi表征特征向量Xi对应的分类映射值，Yi表征特征向量Xi对应的分类实数值，Xo为设定的样本向量，σ为设定的特征长度尺度参数，b为设定的偏置项参数，Sigmoid表征Sigmoid函数运算，exp表征自然指数函数运算，‖‖表征范数运算； 利用各特征向量对应的分类映射值计算综合预警评估参数； 根据综合预警评估参数判断是否发生网络安全事件，并在判定发生网络安全事件时，输出对应的网络安全预警信息。

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