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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种基于深度学习的网络异常行为检测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：CN120825352B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511341097.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于深度学习的网络异常行为检测方法及系统是由饶青;陈世鸿;余云昊;张博达;付义洲;潘忠凯;刘胤枫;石启宏;雷晴;冯扬婧澜;贾先平设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的网络异常行为检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的网络异常行为检测方法及系统，属于网络安全技术领域，包括：通过获取待检测网络交互数据集合，对待检测网络交互数据集合进行多维度特征构建处理，得到每个交互记录单元的时序衔接特征、内容对应特征及行为稳定特征，通过预训练的深度异常诊断网络生成包含异常概率值的交互异常判定结果，筛选出异常交互记录单元，并分析其中请求数据与响应数据的关联模式，确定异常行为表现形态，基于此及对应的异常交互记录单元，生成包含交互标识与风险控制策略的网络安全处置指令，并推送至网络防护系统，触发针对性防护操作。本发明提升了网络安全防护的及时性和有效性。

本发明授权一种基于深度学习的网络异常行为检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的网络异常行为检测方法，其特征在于： 获取待检测网络交互数据集合； 对待检测网络交互数据集合进行多维度特征构建处理，得到每个交互记录单元的时序衔接特征、内容对应特征及行为稳定特征； 通过预训练的深度异常诊断网络处理时序衔接特征、内容对应特征及行为稳定特征，生成包含异常概率值的交互异常判定结果； 根据交互异常判定结果筛选出异常交互记录单元，并分析异常交互记录单元中请求数据与响应数据的关联模式，确定异常行为表现形态； 基于异常行为表现形态及对应的异常交互记录单元，生成包含交互标识与风险控制策略的网络安全处置指令，并将网络安全处置指令推送至网络防护系统，触发针对性防护操作； 所述对待检测网络交互数据集合进行多维度特征构建处理，得到每个交互记录单元的时序衔接特征、内容对应特征及行为稳定特征，包括： 对待检测网络交互数据集合进行时间序列拆分处理，将连续的交互记录单元按时间节点分割为独立的交互个体，生成交互序列； 对交互序列进行时序规律解析处理，提取每个交互记录单元中操作请求数据的发送时间与操作响应数据的接收时间，计算两者的时间间隔作为交互响应时滞参数，统计相邻交互记录单元的发送时间间隔分布作为交互频率波动参数，所述交互响应时滞参数与交互频率波动参数共同构成时序衔接特征； 对交互记录单元进行内容结构比对处理，提取操作请求数据的字段类型集合与操作响应数据的字段类型集合，统计字段类型的匹配数量与请求数据字段总数的比值作为字段结构匹配参数，检查请求数据与响应数据中相同字段的取值是否符合预设业务规范，生成字段取值一致参数，所述字段结构匹配参数与字段取值一致参数共同构成内容对应特征； 对交互序列进行行为倾向分析处理，统计用户端在连续交互中发起相同类型请求数据的次数与总会话次数的比值作为操作重复参数，分析用户端请求数据类型的变化频率作为操作稳定参数，所述操作重复参数与操作稳定参数共同构成行为稳定特征； 所述根据交互异常判定结果筛选出异常交互记录单元，并分析异常交互记录单元中请求数据与响应数据的关联模式，确定异常行为表现形态，包括： 从交互异常判定结果中提取异常概率值超过预设阈值的交互记录单元，作为异常交互记录单元； 对每个异常交互记录单元，提取时序衔接特征中的交互响应时滞参数与交互频率波动参数，分析时间衔接规律是否偏离正常范围； 提取内容对应特征中的字段结构匹配参数与字段取值一致参数，分析数据结构对应关系是否存在异常； 提取行为稳定特征中的操作重复参数与操作稳定参数，分析用户端操作稳定性是否出现异常变化； 综合时间衔接规律、数据结构对应关系及操作稳定性变化的分析结果，确定异常行为表现形态。

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