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龙图腾网获悉厦门安胜网络科技有限公司申请的专利一种基于强化自适应的告警研判及赋能优化的方法和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：CN119995933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411953499.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于强化自适应的告警研判及赋能优化的方法和系统是由杨心恩;罗华辉;王飞;蔡培翔;林永捷设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化自适应的告警研判及赋能优化的方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于强化自适应的告警研判及赋能优化的方法和系统，包括构建智能研判模型并对智能研判模型进行环境建模，根据智能研判模型构建网络攻击路径，使用网络攻击的已知签名或基于规则的检测技术识别网络攻击；使用SVM分类算法对网络安全设备的数据进行分类和标注并训练智能研判模型，建立网络攻击的威胁识别策略并识别网络攻击的特征；利用智能研判模型进行上下文学习和状态预测，优化网络攻击的威胁识别策略；通过对正常的HTTP请求的数据字段进行微小扰动，使用已知的网络攻击的威胁生成对抗样本，结合伪造的HTTP请求进行对抗训练，识别欺骗性的网络攻击。本申请实现了高质量、多源威胁情报的交叉验证和关联分析，提升了攻击防御能力。

本发明授权一种基于强化自适应的告警研判及赋能优化的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化自适应的告警研判及赋能优化的方法，其特征在于，包括： S1:根据企业内部的IT基础设施和应用系统建立智能研判模型的架构，获取架构组件的数据流、用户的访问路径和网络安全设备的数据，并根据所述数据流、所述访问路径和所述网络安全设备的数据对所述智能研判模型进行环境建模，得到所述智能研判模型； S2:根据所述智能研判模型构建网络攻击路径，使用网络攻击的已知签名或基于规则的检测技术对所述网络安全设备的数据进行匹配； S3:使用SVM分类算法对所述网络安全设备的数据进行分类和标注，并利用所述网络安全设备的数据对所述智能研判模型进行训练，结合所述网络攻击路径建立所述网络攻击的威胁识别策略，识别网络攻击； S4:通过Q-learning方法、SGD增量式学习方法和Softmax方法对所述智能研判模型进行上下文学习和状态预测,分析网络历史数据中的攻击模式和攻击事件，结合分析结果与所述网络攻击的特征对所述智能研判模型进行参数微调，优化所述网络攻击的威胁识别策略，增强所述智能研判模型的泛化能力和自主关联推理能力； S5:通过对正常的HTTP请求的数据字段进行微小扰动，使用已知的所述网络攻击的威胁生成对抗样本，得到伪造的HTTP请求，结合正常的HTTP请求、伪造的HTTP请求、所述网络攻击的特征和所述对抗样本对所述智能研判模型进行对抗训练，得到最终的所述智能研判模型以识别欺骗性的所述网络攻击。

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厦门安胜网络科技有限公司，其通讯地址为：361008 福建省厦门市集美区软件园三期诚毅大街358号1502-5单元；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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