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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于浮动代码蜜洞的溯源威慑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：CN119628903B 。

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：202411731337.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于浮动代码蜜洞的溯源威慑方法及系统是由田志宏;鲁辉;柳洲洋;何郁郁;陈艳利;刘园;孙彦斌;薛捷耀;张辛革;陈可设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于浮动代码蜜洞的溯源威慑方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于浮动代码蜜洞的溯源威慑方法，涉及网络安全攻击溯源技术领域，包括：捕获并处理网络流量后得到多维信息；构建初始模型，提取多维信息特征对初始模型进行训练得到画像模型，将验证集输入画像模型生成攻击者画像；基于攻击者画像生成蜜洞程序并要求攻击者强制安装，基于蜜洞程序模拟真实身份验证场景震慑攻击者访问，当其继续访问时，蜜洞程序会根据攻击者的不同攻击阶段和不同攻击手法生成浮动代码并以热补丁的形式更新蜜洞程序进行实时监控和溯源，采集实时信息，基于震慑事件和实时信息进行溯源分析，生成溯源威慑报告。本发明旨在改善现有技术在针对性、灵活性、实时性和威慑力方面的问题，从而更有效地防御和反制网络攻击。

本发明授权一种基于浮动代码蜜洞的溯源威慑方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于浮动代码蜜洞的溯源威慑方法，其特征在于，包括： 捕获网络流量进行信息提取后预处理得到多维信息； 构建初始模型，提取多维信息特征划分为训练集、测试集和验证集，基于训练集和测试集对初始模型进行训练和测试得到画像模型，将验证集输入画像模型生成攻击者画像；其中，基于训练集和测试集对初始模型进行训练和测试得到画像模型时，包括：初始化初始模型参数，输入训练集到初始模型中进行向前传播得到预测值，计算预测值与真实值之间的误差并构建交叉熵损失函数，基于梯度下降法最小化损失函数，迭代更新模型参数，直至损失函数趋于稳定值或达到最大迭代次数结束训练，基于测试集进行对训练后的初始模型进行评估微调得到画像模型； 基于攻击者画像生成蜜洞程序并要求攻击者强制安装，基于蜜洞程序模拟真实身份验证场景震慑攻击者访问，当攻击者继续访问时，基于攻击者画像生成浮动代码并打包成热补丁，基于热补丁更新蜜洞程序； 基于更新后的蜜洞程序对攻击者进行实时监控并采集实时信息，基于震慑事件和实时信息进行溯源分析，生成溯源威慑报告。

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广州大学，其通讯地址为：510000 广东省广州市番禺区大学城外环西路230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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