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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利因果关联隐私保护的网络空间测绘威胁检测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：CN120337301B 。

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：202510825036.1，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权因果关联隐私保护的网络空间测绘威胁检测方法及系统是由魏建好;刘煜;刘利枚;曹文治;叶松涛;杨俊丰;易国栋;彭许红设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本因果关联隐私保护的网络空间测绘威胁检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了因果关联隐私保护的网络空间测绘威胁检测方法及系统，涉及信息安全与网络空间测绘技术领域。具体包括：基于多尺度卷积和因果推理的多模态网络空间测绘数据动态融合方法，构建因果关联矩阵实现跨模态测绘数据特征融合；基于GCN重要性评估的动态高斯噪声隐私保护方法，利用因果关联重要性动态分配隐私预算，保护融合特征隐私；基于自监督双重扰动机制的自适应预训练模型梯度保护方法，动态保护模型隐私和可用性；基于堆叠LSTM模型的网络空间测绘威胁检测方法，学习多尺度流量中的异常模式，实现高精度威胁检测。本发明通过因果关联建模与动态隐私保护，在保障数据安全的同时，提升复杂网络环境下的威胁检测能力。

本发明授权因果关联隐私保护的网络空间测绘威胁检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.因果关联隐私保护的网络空间测绘威胁检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，基于多尺度卷积和因果推理的多模态网络空间测绘数据动态融合方法，对多模态测绘数据进行特征提取，捕捉局部细节与全局时序依赖，构建动态因果关联矩阵，实现跨模态动态特征融合；具体包括： S11，获取文本模态数据、图像模态数据和数值模态数据，通过BERT和Transformer编码器对文本、图像数据进行特征提取，通过嵌入层将数值数据转化为高维特征表示； S12，采用多尺度卷积提取数值数据中的多尺度特征，计算模态间的相似度矩阵，并对相似度矩阵进行Softmax归一化，得到最终的注意力权重； S13，引入因果推理，计算各模态对最终输出的因果效应，通过因果修正项减少因果效应不平衡，优化不同模态的信息融合； S14，基于提取的多尺度特征，通过动态加权和因果修正项加权求和，得到最终的跨模态融合结果； S2，基于GCN重要性评估的动态高斯噪声隐私保护方法，结合K‑means聚类方法，降低融合特征的维度，利用因果关联重要性动态分配隐私预算，保护融合特征隐私；具体包括： S21，边缘节点接收多模态融合向量，并通过K‑means聚类算法得到降维后的多模态融合向量； S22，利用图卷积网络计算降维后融合向量的因果关联重要性，基于因果关联重要性动态分配隐私预算； S23，根据分配的隐私预算，通过α稳定分布机制对融合向量添加高斯噪声，噪声强度与隐私预算正相关，得到加噪后的特征向量； S3，基于自监督双重扰动机制的自适应预训练模型梯度保护方法，对预训练模型添加扰动样本和对抗样本，通过动量机制动态保护模型梯度隐私； S4，基于堆叠LSTM模型的网络空间测绘威胁检测方法，采用堆叠结构学习不同时间尺度的流量特征，挖掘网络流量中的异常模式。

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