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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于深度神经网络的网络安全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：CN119484065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411582177.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于深度神经网络的网络安全态势感知方法是由李涛;胡浩东;何俊江;兰小龙;麻文刚;陈江川;顾铭设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络的网络安全态势感知方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度神经网络的网络安全态势感知方法。所述方法包括：获取网络安全数据集并进行预处理，得到初始数据集；构建态势要素提取模型，将初始数据集输入态势要素提取模型，得到网络安全攻击要素；基于网络安全攻击要素进行特征提取，并进行特征级数据融合，得到融合特征向量；构建网络安全态势评估模型，将融合特征向量输入网络安全态势评估模型，得到态势评估结果；基于网络安全攻击要素和态势评估结果构成多维时序数据集，基于多维时序数据集训练基于样本卷积与交互模块的深度神经网络安全态势预测模型；将当前态势数据输入训练好的深度神经网络安全态势预测模型，输出网络态势预测结果。提高了网络安全态势感知评估和预测准确性。

本发明授权基于深度神经网络的网络安全态势感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的网络安全态势感知方法，其特征在于，所述方法包括： 获取网络安全数据集并进行预处理，得到初始数据集； 基于门控循环单元和变分自编码器构建态势要素提取模型，将所述初始数据集输入所述态势要素提取模型，得到网络安全攻击要素； 基于所述网络安全攻击要素采用Bi-LSTM模型进行特征提取，并采用基于注意力机制的concat特征融合方法进行特征级数据融合，得到融合特征向量； 采用一维卷积神经网络、批量规范化层和ReLU函数构建网络安全态势评估模型，将所述融合特征向量输入所述网络安全态势评估模型，得到态势评估结果； 基于所述网络安全攻击要素和态势评估结果构成多维时序数据集，基于所述多维时序数据集训练基于样本卷积与交互模块的深度神经网络安全态势预测模型； 将当前态势数据输入训练好的深度神经网络安全态势预测模型，输出网络态势预测结果； 所述将所述初始数据集输入所述态势要素提取模型，得到网络安全攻击要素包括： 由所述态势要素提取模型输出异常分数，基于所述异常分数和预设异常阈值确定网络安全攻击要素； 所述采用基于注意力机制的concat特征融合方法进行特征级数据融合包括： 使用concat进行特征向量的拼接，将拼接得到的特征向量与注意力矩阵进行运算，得到注意力分数； 基于所述注意力分数确定注意力权重，基于所述注意力权重和拼接得到的特征向量进行加权求和，得到融合特征向量。

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四川大学，其通讯地址为：610044 四川省成都市一环路南一段24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”。

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