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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种复杂网络防御系统鲁棒性验证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：CN119561760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411736362.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种复杂网络防御系统鲁棒性验证方法是由王夕冉;石乐义;丁冰涛;黄炫哲;曹驰设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂网络防御系统鲁棒性验证方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全领域，涉及一种复杂网络防御系统鲁棒性验证方法，包括：构建复杂网络防御系统防御结构；确定复杂网络防御系统的服务端矩阵、防御策略矩阵和攻击方的攻击策略矩阵；确定攻防双方相互作用时，复杂网络防御系统的防御收益；根据复杂网络防御系统特征获得进化的防御策略矩阵和防御策略转移概率矩阵；根据复杂网络防御系统特征获得攻击方的攻击策略矩阵和攻击策略转移预测概率矩阵；计算每周期复杂网络防御系统开启真实服务的收益；计算每周期复杂网络防御系统的期望能耗；计算每周期复杂网络防御系统的服务质量；计算复杂网络防御系统每周期切换真假服务属性的能耗；计算每周期复杂网络防御系统总收益；根据复杂网络防御系统总收益分析系统的鲁棒性。本发明设计理论方法验证复杂网络防御系统具备鲁棒性质，鲁棒性的防御系统能够满足复杂网络系统的实际安全需求，显著提高系统应对恶意网络攻击的防御能力。

本发明授权一种复杂网络防御系统鲁棒性验证方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂网络防御系统鲁棒性验证方法，其特征在于，包括以下步骤： a.构建复杂网络防御系统防御结构，具体地，复杂网络防御系统部署n台服务器，n为正整数，每台服务器表示为serveri,i∈[1,n]，其中，每台服务器都可以提供m种服务，m为正整数，每种服务表示为servicej,j∈[1,m]，并且每种服务都有真实和虚假两种属性； b.确定复杂网络防御系统的服务端矩阵SPn×m、防御策略矩阵DSn×m和攻击方的攻击策略矩阵ASn×m，其中，SPn×m的每个元素SPij表示服务器serveri提供的servicej服务，DSn×m的每个元素DSij表示服务端SPij上采取的防御策略，DSij∈Β，ASn×m的每个元素ASij表示攻击方对服务端SPij的攻击策略，ASij∈Β，Β＝{0,1}为布尔集，DSij＝1表示SPij提供真实服务，DSij＝0表示SPij提供虚假服务，ASij＝1表示攻击方攻击SPij，ASij＝0表示攻击方不攻击SPij； c.确定攻防双方相互作用时，复杂网络防御系统的防御收益，具体地，攻防双方在服务端SPij上共有4类交互策略DSij,ASij，每一类交互策略表示为typel，根据攻防双方在SPij上交互时SPij的防御收益来计算当前周期t复杂网络防御系统的防御收益为： 其中，l∈[1,4]表示交互策略类型，4类交互策略分别为type1表示DSij,ASij＝0,0、type2表示DSij,ASij＝1,0、type3表示DSij,ASij＝0,1和type4表示DSij,ASij＝1,1，ul表示攻防双方在每个SPij上执行第l类交互策略时SPij的防御收益，表示在当前周期t攻防双方执行第l类交互策略的SPij数量； d.根据复杂网络防御系统特征获得进化的防御策略矩阵DSt+1和防御策略转移概率矩阵Pt，具体地，复杂网络防御系统通过自学习和自适应的进化过程调整当前周期t的防御策略矩阵DSt，进而获得进化的防御策略矩阵自适应策略调整过程体现在当前周期t系统在服务端矩阵SPn×m上的防御策略转移概率矩阵则当前周期t每个SPij上的防御策略转移概率为： 其中，Pt-1为前一周期t-1系统在服务端矩阵SPn×m上的防御策略转移概率矩阵，为在前一周期t-1每个SPij上的防御策略转移概率，函数F为策略调整函数，该函数的输入为一个概率值，以该概率值输入则输出为1，否则输出为0，函数H为防御策略转移概率函数，函数sgn为符号函数； e.根据复杂网络防御系统特征获得攻击方的攻击策略矩阵ASt+1和攻击策略转移预测概率矩阵*Pt，具体地，在当前周期t，攻击方通过分析防御方的历史防御策略来预测当前周期t的防御策略矩阵DSt，进而制定下一周期t+1的攻击策略矩阵为当前周期t的攻击策略转移预测概率矩阵为其中，k∈[2,t]表示第k周期，k＝2表示攻击方从第2周期开始分析防御方的防御信息，DSk为第k周期的防御策略矩阵，DSk-1为第k-1周期的防御策略矩阵； f.计算每周期复杂网络防御系统开启真实服务的收益为： 其中，ureal为系统在每个SPij上开启真实服务的收益，为当前周期t系统开启真实服务的SPij数量； g.计算每周期复杂网络防御系统的期望能耗为： 其中，函数ln为惩罚函数； h.计算每周期复杂网络防御系统的服务质量为： 其中，ureward为系统在每个SPij上从虚假服务切换为真实服务的收益，为前一周期服务端SPij上提供的虚假服务在当前周期t变为真实服务的SPij数量； i.计算复杂网络防御系统每周期切换真假服务属性的能耗为： 其中，upunish为每个SPij上真假服务属性切换的惩罚值，为前一周期服务端SPij上提供的真实服务在当前周期t变为虚假服务的SPij数量； j.计算每周期复杂网络防御系统总收益为： k.根据复杂网络防御系统总收益分析系统的鲁棒性，具体地，当遭受恶意攻击威胁时，复杂网络防御系统通过自学习和自适应的进化过程来周期性地调整自身防御策略，使得攻击方难以预测防御策略，导致攻击收益下降，防御系统总收益上升，证明复杂网络防御系统具有鲁棒性质。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66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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