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龙图腾网获悉山东讯凌信息技术有限公司申请的专利大数据驱动的网络运行状态监控管理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：CN119675988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510179871.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权大数据驱动的网络运行状态监控管理方法及系统是由张嘉桐;朱琰;罗倩倩设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本大数据驱动的网络运行状态监控管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了大数据驱动的网络运行状态监控管理方法及系统，涉及数字信息监控技术领域，该方法包括：建立分布式数据库，存储来自网络设备、链路状态、用户行为和安全日志的多模态数据，并对其进行时间同步和语义关联，构建异常状态多维关联图；利用多层级协同网络进行协同识别，结合异常定位和时间序列预测生成附加异常结果，最终对识别结果进行补偿，生成网络状态预警。本发明解决了现有技术无法有效整合多模态异构数据并实时适应动态变化的网络环境，导致网络异常检测精度不足和预警滞后的技术问题，达到了通过大数据驱动的多模态数据融合和多层级协同分析，实现精准的网络异常检测和前瞻性预警的技术效果。

本发明授权大数据驱动的网络运行状态监控管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.大数据驱动的网络运行状态监控管理方法，其特征在于，所述方法包括： 建立分布式数据库，所述分布式数据库存储有从网络设备、链路状态、用户行为和安全日志获取的多模态数据； 对所述分布式数据库进行时间同步后，基于语义关联对分布式数据库建立异常状态多维关联图； 建立多层级协同网络，基于所述异常状态多维关联图对所述多层级协同网络初始化后，将时间同步后的分布式数据库输入至所述多层级协同网络，输出协同识别结果，所述多层级协同网络包括设备级识别层、链路级识别层、系统级识别层和协同分析层； 根据所述协同识别结果进行分布式数据库的异常定位后，执行时间序列发展预测，建立附加异常结果； 根据所述附加异常结果对所述协同识别结果补偿后，生成网络状态预警； 所述基于语义关联对分布式数据库建立异常状态多维关联图，包括： 执行数据源的属性特征提取，建立属性特征集； 对所述属性特征集进行标准化处理后，计算协方差矩阵，所述协方差矩阵表征属性的线性关系； 对所述协方差矩阵进行特征值分解，获取特征值和特征向量； 利用所述特征值、所述特征向量进行主成分选择，建立关键属性集； 对所述关键属性集进行语义分析，建立强关联属性、潜在关联属性和背景属性； 对所述关键属性集进行互信息分析，建立属性相关性； 利用所述强关联属性、所述潜在关联属性、所述背景属性和属性相关性建立异常状态多维关联图； 所述建立异常状态多维关联图，还包括： 利用Kafka流处理框架，实时捕获分布式数据库中的流入数据； 基于所述流入数据进行异常状态多维关系图中的节点和边的关联计算，根据关联计算结果动态更新图结构； 所述根据所述协同识别结果进行分布式数据库的异常定位后，执行时间序列发展预测，建立附加异常结果，包括： 基于所述协同识别结果创建时间零点； 基于所述时间零点和异常定位进行数据回溯提取，根据数据回溯提取结果进行时间序列发展预测，建立所述附加异常结果； 所述方法还包括： 建立网络状态监控数据库； 基于所述网络状态监控数据库和所述网络状态预警进行预警叠加分析，根据预警叠加分析结果进行预警报出； 所述将时间同步后的分布式数据库输入至所述多层级协同网络，输出协同识别结果，包括： 利用所述设备级识别层进行分布式数据库的设备异常分析，如下： 其中，Sit表征设备i在时间t的异常状态评分，n为设备特征总数，j表征任意一个设备特征，wj表征设备特征j的权重，Xjt表征第j个设备特征的特征值，fjXjt,Δt表征设备特征j在时间窗口Δt内的变化趋势函数，α为历史异常模式匹配因子的权重，Pi表征设备i的历史异常模式库的匹配得分，β为设备协同影响因子权重，Xt为全局协同影响因子； 建立设备异常识别结果，将设备异常识别结果同步至所述协同分析层，建立协同识别结果； 所述将设备异常识别结果同步至所述协同分析层，建立协同识别结果，包括： 利用所述链路级识别层进行分布式数据库的链路异常识别，如下： Lscorep,t＝∑q∈Npφpq·Fpqt+δ·SelfRpt+ε·Propp,t； 其中，Lscorep,t表征链路p在时间t的交互异常评分，Np表征与链路p相邻的链路集合，q表征任意与链路p相邻的链路，φpq表征链路p与链路q的交互权重，Fpqt表征链路p与链路q的交互影响函数，SelfRpt表征链路自身特征异常评分，Propp,t为链路p的异常传播因子，表征异常对邻接链路的扩散效应，δ和ε分别为自身特征异常和异常传播的权重； 建立链路异常识别结果，通过系统级识别层进行基于分布式数据库的系统异常识别，建立系统异常识别结果，将所述链路异常识别结果、所述系统异常识别结果、设备异常识别结果同步至所述协同分析层，建立协同识别结果。

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