同济大学王成获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于细粒度属性结构图的APT攻击检测方法及装置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：CN119276605B 。
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：202411561485.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于细粒度属性结构图的APT攻击检测方法及装置是由王成;郑俊韩;朱航宇设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于细粒度属性结构图的APT攻击检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于细粒度属性结构图的APT攻击检测方法，包括以下步骤：步骤S1：解析系统日志，提取实体对应属性，形成属性结构图；步骤S2：训练结构感知图自编码器模型；步骤S3：通过异常检测模型中识别异常节点；步骤S4：根据实体与属性映射表，将步骤S3中筛选出的异常节点映射成对应实体，并返回实体对应的异常日志条目。本发明突破固有的信息粒度的限制，使用属性结构特征表征网络行为中的实体，充分挖掘出攻击行为的结构特征，提高了对隐蔽的APT攻击形式的检测能力，缩减异常日志范围，降低了人工筛选处理恶意攻击日志的负担。
本发明授权一种基于细粒度属性结构图的APT攻击检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于细粒度属性结构图的APT攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：解析系统日志，提取实体对应属性，建立实体与属性的映射表，对每个实体的全部属性构建全连通的属性结构子图，基于全连通属性结构子图对所有子图中的多余节点和关联进行裁剪，根据外部知识，挑选子图节点与其余子图构建关联，形成属性结构图； 步骤S2：基于步骤S1中生成的属性结构图，将其邻接矩阵以及属性节点的特征向量输入结构感知图自编码器模型，不断进行前向传播并基于结构感知图自编码器模型中的重构模块计算重构损失，通过反向传播更新参数，直至达到训练条件，保存模型参数以及输出的特征向量； 步骤S3：基于步骤S2中训练完成的结构感知图自编码器模型，将预处理后的待检测属性结构图输入结构感知图自编码器模型，获得输出的节点特征向量，并输入到异常检测模型中识别异常节点； 步骤S4：根据实体与属性映射表，将步骤S3中筛选出的异常节点映射成对应实体，并返回实体对应的异常日志条目。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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