浙江工业大学陈铁明获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于多维度特征融合的APT异常行为检测方法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：CN119995952B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510064615.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于多维度特征融合的APT异常行为检测方法是由陈铁明;叶宏;吕明琪;宋琪杰;朱添田;顾国民设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多维度特征融合的APT异常行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全技术领域，公开了一种基于多维度特征融合的APT异常行为检测方法，利用采集到的系统运行日志构建溯源图，并从采集的数据中分离出系统调用序列信息，分别计算溯源图的点嵌入和函数调用的序列嵌入，并将两者特征嵌入融合，通过基于融合特征的检测模型进行异常行为发现，以显著提升异常检测模型的泛化能力。
本发明授权一种基于多维度特征融合的APT异常行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度特征融合的APT异常行为检测方法，其特征在于，所述基于多维度特征融合的APT异常行为检测方法，包括： 采集系统内核日志数据，根据系统内核日志数据构建溯源图，并从系统内核日志数据中提取出函数调用序列信息； 利用自适应邻域采样方法从溯源图中采样得到进程节点的邻域子图； 根据邻域子图中的三元组构建具备语义的描述语句，并对描述语句进行特征提取得到进程节点的语义属性嵌入； 将进程节点的邻域子图和语义属性嵌入输入图神经网络，得到图神经网络输出的进程节点的结构信息嵌入，联合语义属性嵌入和结构信息嵌入作为进程节点的语义结构特征向量； 基于提取的函数调用序列信息，以进程为单位，构建进程节点的调用树，迭代调用树的顶点标签生成调用树的所有子树，将子树根节点的执行时间设置为子树的权重，得到子树集合，子树集合包含所有子树以及子树的权重，对子树集合进行特征提取得到进程节点的调用树特征向量； 使用基于注意力的多维度特征融合方法，根据同一进程节点的语义结构特征向量和调用树特征向量得到多维度融合特征，使用分类器根据多维度融合特征输出APT异常行为检测结果。
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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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