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龙图腾网获悉桂林电子科技大学;南京育安信息科技有限公司申请的专利一种基于MLP-GCN的网络安全态势评估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：CN116633651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310663537.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于MLP-GCN的网络安全态势评估方法是由陶晓玲;武守一;白张旋;贾如春;刘润蓉;丁得轩设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MLP-GCN的网络安全态势评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全技术领域，具体涉及一种基于MLP‑GCN的网络安全态势评估方法，包括对公开数据集进行数据处理，得到评估数据集；将所述评估数据集输入基于MLP‑GCN的网络安全态势评估模型中进行特征学习、特征融合和分类评估，得到评估结果，本发明提出了一种基于图卷积神经网络GraphConvolutionalNetwork，GCN和多层感知机MLP，MultilayerPerceptron的网络安全态势评估方法。GCN能够考虑到态势评估要素间的空间结构信息，而MLP加强对少量样本数据的特征学习，则解决了传统的网络安全态势评估方法忽略网络安全态势数据的空间结构信息建模的问题。这种方法能够提高评估模型的准确率和可靠性，解决了网络安全态势评估技术的准确率受限的问题。

本发明授权一种基于MLP-GCN的网络安全态势评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MLP-GCN的网络安全态势评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 对公开数据集进行数据处理，得到评估数据集； 将所述评估数据集输入基于MLP-GCN的网络安全态势评估模型中进行特征学习、特征融合和分类评估，得到评估结果； 所述将所述评估数据集输入基于MLP-GCN的网络安全态势评估模型中进行特征学习、特征融合和分类评估，得到评估结果，包括： 所述评估数据集输入基于MLP-GCN的网络安全态势评估模型，基于所述评估数据集生成特征矩阵，并基于所述特征矩阵进行基于MLP的特征学习训练，在训练过程中，MLP神经网络使用反向传播算法对网络参数进行优化，以最小化损失函数，得到节点特征； 所述评估数据集输入基于MLP-GCN的网络安全态势评估模型，采用TopKPool层来选取所述节点特征中的预设节点，所述预设节点根据可学习的投影分数被丢弃；并基于所述预设节点使用全局相加池化层GlobalAddPool得到图的全局特征； 所述评估数据集输入基于MLP-GCN的网络安全态势评估模型，采用Linear层与Softmax层来对图的全局特征向量进行分类，并输出[0,1]范围内的网络安全态势值，所述态势值对应的网络安全态势等级为评估结果； 在步骤将所述评估数据集输入基于MLP-GCN的网络安全态势评估模型中进行特征学习、特征融合和分类评估，得到评估结果之后，所述方法还包括： 将基于MLP-GCN的态势评估方法与基于DT的态势评估方法、基于SVM的态势评估方法、基于MLP的态势评估方法、基于GCN的态势评估方法和基于GAT的态势评估方法进行性能对比实验，并选择、、和作为评价指标，得到评估性能对比结果。

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桂林电子科技大学;南京育安信息科技有限公司，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1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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