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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种应对APT攻击的网络安全监测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：CN119232464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411353799.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种应对APT攻击的网络安全监测系统是由王成;王朝栋;张旺;朱航宇;贾奇龙设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应对APT攻击的网络安全监测系统在说明书摘要公布了：本发明属于网络攻击检测领域，具体涉及一种应对APT攻击的网络安全监测系统。包括工业控制网络网关安全设备、工业控制网络管理系统、工业控制网络安全运营中心，其中：工业控制网络网关安全设备包括行为数据收集模块，用于收集包括入侵检测系统和流量探针多种设备的网络流量和系统活动数据，提供给工业控制网络管理系统；工业控制网络管理系统包括数据预处理模块、子图生成模块、行为特征提取模块、模型训练和异常检测模块；完成原始数据的预处理，生成溯源图和子图，提取行为特征，建立分类模型并用于异常检测；工业控制网络安全运营中心中包括风险提示汇报模块，将检测到的风险通过可视化的方式汇报给安全运营人员，并生成详细的分析报告。

本发明授权一种应对APT攻击的网络安全监测系统在权利要求书中公布了：1.一种应对APT攻击的网络安全监测系统，应用于实际工业生产环境，其特征在于，包括工业控制网络网关安全设备、工业控制网络管理系统、工业控制网络安全运营中心，其中： 所述工业控制网络网关安全设备包括行为数据收集模块，用于收集包括入侵检测系统和流量探针多种设备的网络流量和系统活动数据，形成原始的系统日志数据库，提供给工业控制网络管理系统； 所述工业控制网络管理系统包括数据预处理模块、子图生成模块、行为特征提取模块、模型训练和异常检测模块；完成原始数据的预处理，生成溯源图和子图，提取行为特征，建立分类模型并用于异常检测； 所述工业控制网络安全运营中心中包括风险提示汇报模块，将检测到的风险通过可视化的方式汇报给安全运营人员，并生成详细的分析报告； 所述工业控制网络管理系统，其中所述行为特征提取模块用于对每一张子图进行特征提取，包括节点特征提取模块和边特征提取模块，其中： 对于子图中节点的特征，所述节点特征提取模块，用于将图中节点类型和边类型的数量统计为Nn和Ne，设置函数Xv和Xe，将各节点和边映射到其类型，ΣV和ΣE分别代表节点类型和边类型的集合； Xv:V→ΣVXe:E→ΣE用于设置映射函数Mv和Me分别将节点类型和边类型映射为0～Nn‑1和0～Ne‑1之间的整数； Mv:ΣV→NMe:ΣE→N子图中节点的特征向量设为： [a0,a1，…，aNe‑1,aNe,aNe+1，…，aNe*2‑1]其中ai的计算式如下： 节点的特征向量平均分为前后两部分，前半部分的每一维对应着在该节点上某一类型边的入度，后半部分的每一维对应着在该节点上某一类型边的出度；同节点的度分布作为特征向量，从统计意义上表示该节点的交互行为特征； 对于子图中边特征，所述边特征提取模块：所述子图中的一条边代表着一次实体间的交互事件，也即一次行为；行为包括四个主要属性：执行行为的主体、行为的对象、行为发生的时间、行为的具体内容；其中每个主要属性又划分为更加具体的属性，这些属性信息组成了行为属性； 所述边特征提取模块用于将行为属性之间的关系映射为行为结构图的图结构信息，捕捉行为中隐藏的威胁模式和关联性；通过分析子图中的每条边的行为结构图，构建其对应的特征向量；所述行为结构图由单个行为的各个行为属性及其之间的联系构成，其中每个行为属性映射为行为结构图中的一个节点，行为属性之间的联系则映射为行为结构图中相应节点之间的边； 所述边特征提取模块包括：行为结构图初始化模块、行为结构图的语义信息和结构信息模块和边特征向量模块；其中： 所述行为结构图初始化模块中：对于子图中每一条边，也即每一次行为，识别并记录其行为属性信息；行为结构图最初为一个0个节点的零图，每当识别出该行为的一个行为属性，就向行为结构图中增加一个新的节点，该节点对应此行为属性；假设某一行为有x个行为属性，则其对应的行为结构图构建为一个节点数量为x，边数量为0的无向图； 所述行为结构图的语义信息和结构信息模块包括语义信息模块、结构信息模块，所述语义信息模块依次遍历行为结构图中每一个节点，将该节点对应的行为属性转换为统一格式的句子；所述结构信息模块采用ER随机图模型为行为结构图随机初始化结构信息，具体的，通过遍历行为结构图中每一个节点对以随机概率p生成边，最终得到行为结构图的结构信息； 所述边特征向量模块，从行为结构图中提取最终边特征向量；对行为结构图用基于多次节点丢弃的池化方法，该池化方法分为多个池化步骤，通过逐步丢弃非重要节点并基于图结构聚合剩余重要节点的信息，得到整个行为结构图的特征向量。

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