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龙图腾网获悉国家计算机网络与信息安全管理中心江苏分中心申请的专利一种基于神经网络模型的高效IPv6地址探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：CN120675973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511183913.6，技术领域涉及：H04L61/5007；该发明授权一种基于神经网络模型的高效IPv6地址探测方法是由柯家龙;刘永清;熊逸文;胡鹏设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络模型的高效IPv6地址探测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络模型的高效IPv6地址探测方法，属于IPv6地址探测技术领域。所述方法包括：步骤1，收集IPv6种子地址，对所述IPv6种子地址进行预处理，获得多个IPv6种子地址数据集；步骤2，构建神经网络模型，使用所述多个IPv6种子地址数据集对所述神经网络模型进行训练；使用训练后的神经网络模型生成候选IPv6地址；步骤3，对生成的候选IPv6地址进行活跃地址探测，获得活跃的目标IPv6地址。该方法将IPv6地址视为文本，用种子地址通过自监督方式训练网络，具有更高的命中率。

本发明授权一种基于神经网络模型的高效IPv6地址探测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络模型的高效IPv6地址探测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，收集IPv6种子地址，对所述IPv6种子地址进行预处理，获得多个IPv6种子地址数据集； 步骤2，构建神经网络模型，使用所述多个IPv6种子地址数据集对所述神经网络模型进行训练；使用训练后的神经网络模型生成候选IPv6地址； 步骤3，对生成的候选IPv6地址进行活跃地址探测，获得活跃的目标IPv6地址； 步骤2中所述神经网络模型包括嵌入层、N个解码器层、线性输出层和归一化层，，所述嵌入层，用于将IPv6种子地址数据集中的IPv6种子地址数据向量转换为IPv6种子地址二维张量； 所述解码器层，用于训练时提取嵌入层输出序列的层次化特征，推理时自回归地生成目标地址序列； 所述线性输出层，用于将解码器输出的高维向量映射到与IPv6地址编码字典大小相同的维度； 所述归一化层，用于将线性层输出转换为IPv6地址编码字典上每个字符的出现概率，然后在概率最高的前top_k个字符中以概率作为权重随机选择一个字符作为输出，。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国家计算机网络与信息安全管理中心江苏分中心，其通讯地址为：210019 江苏省南京市建邺区白龙江东街8号综合体A5栋；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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