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龙图腾网获悉东信网安(深圳)科技有限公司申请的专利实现主机安全防护和预警的方法、系统、设备及存储介质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：CN119150291B 。

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：202411077943.4，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权实现主机安全防护和预警的方法、系统、设备及存储介质是由熊莹;胡金龙;吴海设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本实现主机安全防护和预警的方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种实现主机安全防护和预警的方法、系统、设备及存储介质，属于网络安全技术领域，解决如何主动高效并准确地执行风险防护措施和预测潜在的安全威胁的技术问题。方法为：基于模块化RAG+微调Fine‑Tuning技术实现混合增强策略，检索和生成结构化prompt提示词，输出标准化指令集，避免无效的信息分支，对安全知识库进行数据更新以增强AI‑Agent执行的质量和准确性；构建AI‑Agent主机安全监测模型，分析安全漏洞、用户操作和网络活动三方面的数据并训练得到成熟的风险监测模型；实时采集目标的运行特征数据，进行数据分析和特征点提取；对风险特征进行关联分析生成满足指令集触发条件的修复策略，并预测未来的风险趋势。可以实现多维度，多层次的主机安全防护。

本发明授权实现主机安全防护和预警的方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种实现主机安全防护和预警的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.基于模块化RAG技术构建网络安全知识库，根据所述网络安全知识库及用户任务检索资料生成结构化prompt提示词，并利用Fine-Tuning微调技术输出标准指令集，根据所述结构化prompt提示词、标准指令集与AI-Agent交互并构造定制化的安全监测需求； S2.根据所述安全监测需求利用深度学习技术构建安全防护监测模型，所述安全防护监测模型包括用于分析安全漏洞的漏洞感知模型、用于分析用户操作的行为安全防护模型、用于分析网络活动风险数据的入侵检测模型；采集数据并构建训练数据集，根据所述训练数据集对所述漏洞感知模型、安全防护模型、入侵检测模型进行训练，得到成熟的安全防护监测模型； S3.基于训练成熟的安全防护监测模型，实时监测目标的运行特征数据，识别并提取风险特征数据； S4.通过分析安全漏洞、用户操作和网络活动风险数据进行风险关联分析，依据所述标准指令集的风险触发条件，生成安全事务数据集，通过所述安全事务数据集进行频繁项集挖掘得到风险项集及预测风险的触发条件； S5.根据识别出的预测风险的触发条件生成风险趋势分析报告，并输出相应的安全修复策略； 步骤S4具体包括： S41.对安全漏洞、用户操作和网络活动风险数据三方面的活动数据进行序列化处理，并转换成与所述安全防护监测模型对应的标准化的结构数据； S42.将标准化的结构数据根据监控指标进行分类得到多个数据项集，每个数据项集为该监控指标的一组时序安全事务数据集； S43.基于关联分析FP-growth算法对时序安全事务数据集进行频繁项集挖掘，并输出高于所述标准指令集的预设阈值的风险项集； S44.根据风险项集生成关联规则，通过支持度、置信度指标评估，以确定规则的可靠性和重要性，识别出预测风险的触发条件。

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