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龙图腾网获悉国网陕西省电力有限公司信息通信公司申请的专利一种网络攻击场景智能重构与模式演化分析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：CN120658529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511149679.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种网络攻击场景智能重构与模式演化分析方法是由雷大洋;李丽莉;寇捷;肖莎;鲁浩;张锦霞;张之琛;王磊;冀成知远设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网络攻击场景智能重构与模式演化分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种网络攻击场景智能重构与模式演化分析方法，属于网络安全技术领域；方法包括：对网络安全事件的多源数据进行预处理，获取低维特征向量；基于所述低维特征向量，结合Granger因果与PC算法构建因果图；基于所述因果图，利用改进的多层级GAT模型检测异常行为，生成响应策略；通过动态聚类和时空注意力机制分析所述低维特征向量的模式演化；基于模式演化结果和所述响应策略，进行可视化与决策生成。本发明能够形成完整的网络安全检测与防御闭环。

本发明授权一种网络攻击场景智能重构与模式演化分析方法在权利要求书中公布了：1.一种网络攻击场景智能重构与模式演化分析方法，其特征在于，包括： 对网络安全事件的多源数据进行预处理，获取低维特征向量；其中，所述多源数据包括：网络流量数据、主机日志数据和威胁情报数据； 基于所述低维特征向量，结合Granger因果与PC算法构建因果图； 构建所述因果图包括： 对所述低维特征向量中的事件序列计算所有事件对的Granger因果统计量，并对Granger因果统计量进行筛选；其中，所述事件序列指网络攻击行为生成的时间序列数据； 基于PC算法进行贝叶斯网络结构学习，使用条件独立性检验逐步删除冗余边，合并筛选后的Granger因果结果与检验后的贝叶斯网络生成最终因果图；其中，当筛选后的Granger因果结果与检验后的贝叶斯网络结果冲突时，采用加权投票机制； 基于所述因果图，利用改进的多层级GAT模型检测异常行为，生成响应策略；所述改进的多层级GAT模型采用多头注意力机制，每个节点更新时聚合多个独立注意力头的输出；其中，前若干个头关注时序特征，后若干个关注语义特征；边权重通过衰减因子动态更新； 通过动态聚类和LSTM时空注意力机制分析所述低维特征向量的模式演化； 所述动态聚类包括：根据预设时段的攻击频率与历史平均值的比值，动态调整时间衰减参数；对新样本，采用增量公式更新聚类中心，当时间衰减参数大于预设阈值时，启动全量聚类重新计算；增量式聚类更新公式为： 其中，是聚类的旧中心，是聚类的新中心，是聚类中样本的数量，是新样本的特征向量，是新样本的时间权重，tnew是新样本的 时间； 时间衰减参数： 其中，，为调节系数； 所述LSTM时空注意力机制包括：采用时间注意力计算各时间步重要性权重，采用空间注意力对多维度特征分配权重，预测未来攻击趋势；输出预测值的预设置信区间，量化预测的可靠性； 基于模式演化结果和所述响应策略，进行可视化与决策生成； 进行可视化与决策生成包括：基于模式演化结果，结合自适应力导向布局和因果链回放，实现可视化与决策支持；其中，所述因果链指攻击行为中的因果传播路径；其中，所述模式演化结果包括：攻击趋势预测、模式簇分布、因果传播路径。

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