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龙图腾网获悉北京禹宏信安科技有限公司申请的专利网络攻击链的智能化追踪与阻断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：CN120474841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510963126.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权网络攻击链的智能化追踪与阻断方法及系统是由石磊;刘遥;李新宇设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络攻击链的智能化追踪与阻断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种网络攻击链的智能化追踪与阻断方法及系统，涉及网络安全技术领域，包括通过采集网络流量数据建立攻击链传播路径，设置检测断点获取数据样本进行因果关联分析，提取数据传输特征转化为行为序列特征；采用双向特征匹配机制预测攻击链演进路径；部署蜜罐服务和流量探针生成攻击者画像；根据攻击意图制定防御策略实现攻击链阻断。本发明能够实现对网络攻击的精准识别、有效追踪和主动防御，提高网络安全防护能力。

本发明授权网络攻击链的智能化追踪与阻断方法及系统在权利要求书中公布了：1.网络攻击链的智能化追踪与阻断方法，其特征在于，包括： 采集网络流量数据并建立攻击链传播路径，在传播路径上设置检测断点，根据网络负载自动调整采样时间间隔，获取各检测断点的数据样本，根据数据样本的时间戳构建时序序列，计算时序序列中相邻数据样本的条件互信息得到样本影响值，基于所述样本影响值确定时间窗口大小，对数据样本进行时序分组得到分组数据； 对分组数据中样本对进行因果关联计算得到关联强度值，根据所述关联强度值对分组数据进行聚类得到数据传输模式，从所述数据传输模式中提取流量变化特征、协议转换特征和时延分布特征，并进行组合形成数据传输特征矩阵，基于所述数据传输特征矩阵计算特征转化概率得到特征映射矩阵； 根据历史防御结果计算特征映射偏差值，基于所述特征映射偏差值对特征映射矩阵进行更新，利用更新后的特征映射矩阵将所述数据传输特征矩阵转化为行为特征序列； 从行为序列特征中提取指令级别切换数据、内存访问数据和进程通信数据，生成时序特征序列； 对所述时序特征序列进行分段得到行为阶段集合，将所述行为阶段集合划分为多个重叠子序列，计算所述重叠子序列与预设攻击模式的最长公共子序列长度得到局部匹配度，基于局部匹配度的累积分布计算全局相似度； 基于历史匹配样本计算补偿系数，将所述补偿系数与基准阈值相乘得到动态阈值，将所述全局相似度与所述动态阈值进行比对，当所述全局相似度超过动态阈值时，根据行为阶段集合构建状态转移矩阵； 基于所述状态转移矩阵构建马尔可夫增益矩阵，计算所述马尔可夫增益矩阵的特征向量得到节点重要度，选择所述节点重要度最大的路径作为攻击链演进路径； 计算所述攻击链演进路径中各节点的入度中心性和出度中心性之比得到节点影响系数，根据所述节点影响系数由大到小排序确定防御部署节点位置； 在防御部署节点位置部署蜜罐服务和流量探针，通过蜜罐服务获取攻击者操作行为，通过流量探针获取攻击流量特征，基于操作行为和流量特征生成攻击者画像； 从攻击者画像中提取攻击路径特征，计算所述攻击路径特征中的节点状态分布得到状态转移概率，将当前攻击状态与所述状态转移概率进行关联运算，得到目标节点预测概率，基于所述目标节点预测概率确定攻击意图； 针对所述攻击意图分析受影响节点，根据受影响节点的分布位置和攻击意图的危害程度，生成访问控制策略，所述访问控制策略包括节点访问权限和操作限制条件； 在所述受影响节点构建诱导环境，基于所述攻击意图设置诱导环境的响应特征，生成用于将攻击流量引导至诱导环境的重定向策略； 将所述访问控制策略和重定向策略按照防御设备的处理性能进行分级，生成基础防御策略和增强防御策略； 向防御设备下发基础防御策略和增强防御策略，同时采集防御设备执行防御策略过程中的阻断数据和性能数据，根据所述阻断数据计算防御效果，基于所述防御效果和性能数据调整访问控制策略中的访问权限粒度和重定向策略中的流量引导比例，更新基础防御策略和增强防御策略。

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