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龙图腾网获悉南通点耐特智能科技有限公司申请的专利面向系统安全的网络攻击模拟仿真方法、装置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：CN120321001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510500955.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权面向系统安全的网络攻击模拟仿真方法、装置及系统是由秦炎设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向系统安全的网络攻击模拟仿真方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及网络安全仿真技术领域，具体涉及面向系统安全的网络攻击模拟仿真方法、装置及系统，该方法包括：在各种网络攻击类型下，分析任一种异常属性向量中全部异常属性值的离散程度，确定各种网络攻击类型下任一种异常属性向量的类型间差异；在各种网络攻击类型下，分析任一种异常属性向量与其余所有种异常属性向量之间的相似度，确定各种网络攻击类型下任一种异常属性向量的类型内辨识度，结合所述类型间差异，确定特征显著度，对网络攻击数据进行仿真重组。本申请旨在解决传统仿真方法中因重组数据差异过大造成的仿真数据质量下降问题，增强网络攻击模拟仿真的效果。

本发明授权面向系统安全的网络攻击模拟仿真方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.面向系统安全的网络攻击模拟仿真方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1：在每次网络攻击开始到结束时刻之间，获取各个采集时刻下所有类流量数据，其中，每次网络攻击对应一种网络攻击类型； S2：在每次网络攻击下，分别分析所有采集时刻下各类流量数据的平均分布情况、离散程度及在频域中幅值的分布情况，确定每次网络攻击下各类流量数据的所有种异常属性值；在各种网络攻击类型下的所有次网络攻击中，将所有流量数据的任一种异常属性值，组成各种网络攻击类型下的任一种异常属性向量； S3：在各种网络攻击类型下，分析任一种异常属性向量中全部异常属性值的离散程度，确定各种网络攻击类型下任一种异常属性向量的类型间差异； S4：在各种网络攻击类型下，分析任一种异常属性向量与其余所有种异常属性向量之间的相似度，确定各种网络攻击类型下任一种异常属性向量的类型内辨识度，结合所述类型间差异，确定各种网络攻击类型下任一种异常属性向量的特征显著度； S5：每次网络攻击下，将所有种异常属性值与该次网络攻击所属网络攻击类型下对应种异常属性向量的特征显著度相乘的结果，组成每次网络攻击下的属性向量，分析每次网络攻击与其余所有次网络攻击之间属性向量的差异，确定每次网络攻击的所有相似网络攻击，对网络攻击数据进行仿真重组； 所述每次网络攻击的所有相似网络攻击的确定方法为： 计算每次网络攻击与其余所有次网络攻击之间属性向量的欧氏距离，将所有欧氏距离按升序排列结果中前预设数量个欧氏距离对应的网络攻击，作为每次网络攻击的相似网络攻击。

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