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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于YOLO与LSTM的用户桌面行为审计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：CN119580155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411653063.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于YOLO与LSTM的用户桌面行为审计方法及系统是由李红波;林庆克;程克非设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLO与LSTM的用户桌面行为审计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及审计系统领域，特别涉及一种基于YOLO与LSTM的用户桌面行为审计方法及系统，所述方法包括：获取桌面视频数据制作训练数据集；采用数据增强后的数据集训练用户桌面行为审计模型；获取实时视频数据，使用训练好的用户桌面行为审计模型对实时视频数据的逐帧分析；根据分析后的实时视频数据预测用户的操作行为趋势；对预测结果进行校验；将校验后的预测结果转化为结构化日志。本发明通过使用长短期记忆网络对时间序列数据进行建模，并结合YOLOv8深度学习框架，使系统能够识别用户所使用的特定软件，且能推断用户执行的任务类型，从而显著提高行为识别的准确性，提高审计效率。

本发明授权基于YOLO与LSTM的用户桌面行为审计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLO与LSTM的用户桌面行为审计方法，其特征在于，包括： 步骤1.获取桌面视频数据制作数据集；对数据集进行标注、划分、数据增强操作，得到训练集与验证集；数据标注包括：对数据标记窗口类型、操作对象、用户交互行为； 步骤2.采用训练集训练用户桌面行为审计模型，采用验证集评估用户桌面行为审计模型，得到训练好的用户桌面行为审计模型；所述用户桌面行为审计模型采用YOLOv8神经网络；训练用户桌面行为审计模型时，训练的优化问题为： ； ； 其中，表示更新后的模型参数，表示模型参数，表示输入数据，为对应标签，为训练样本的数量，表示模型对输入数据的预测输入结果，为损失函数，表示分类损失，表示目标置信度损失，表示边界框回归损失； 步骤3.获取实时视频数据，使用训练好的用户桌面行为审计模型对实时视频数据的逐帧进行图像识别，得到实时视频数据的信息，包括窗口的类型、位置及状态信息； 步骤4.将输入到LSTM网络进行时间序列分析，预测用户的操作行为趋势；对预测结果进行校验；进行时间序列分析包括：将用户桌面行为审计模型输出的目标集合作为输入，使用LSTM网络对进行时间序列分析，建立对时间的依赖性模型，以预测用户的操作行为趋势： ； 其中，表示在时间点的隐藏状态，捕获了用户在当前时间点的操作行为特征及其历史上下文；历史上下文包含之前时间步的行为特征与操作信息，用于帮助模型捕获用户在一段时间内的行为连续性；用户在过去的操作行为以及对特定操作的持续时间和重复频率，通过行为序列隐藏状态保留在LSTM网络中； 步骤5.将校验后的预测结果转化为结构化日志，为结构化日志中的操作记录添加预警信息、进行标签化处理并加密，存储结构化日志与标签数据。

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重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号；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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