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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于聚类的网络实体指纹识别及网络漏洞态势感知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：CN115905889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211336371.8，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权基于聚类的网络实体指纹识别及网络漏洞态势感知方法是由朱东君;贺杰彦;韩兰胜;付才;季启设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于聚类的网络实体指纹识别及网络漏洞态势感知方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络空间测绘领域，具体涉及基于聚类的网络实体指纹识别及网络漏洞态势感知方法，包括，首先提出一种基于聚类的新型网络应用指纹识别方法，构建已知网络节应用类型点信息库，通过聚类算法高效实现对采集的网络资产的分类和标签化处理，在此基础上通过自动化更新聚类特征的方法，实现了网络新实体、新应用的发现；最后，提出基于知识图谱的网络漏洞验证方法，构建基于网络实体信息库、漏洞信息库和漏洞验证知识原子单元，设计并实现漏洞验证路径生成算法，对采集的网络资产进行漏洞验证，实现基于知识图谱的漏洞自动化验证，最后，形成了一款可以高并发、多协议、快速、易于维护的网络空间资产探测系统。

本发明授权基于聚类的网络实体指纹识别及网络漏洞态势感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于聚类的网络实体指纹识别方法，其特征在于，包括： 对待测网络实体进行探测并解析，获取其响应信息并存储； 当已探测的待测网络实体数目达到预设数目时，将已知指纹标签类簇的网络实体响应信息样本库和所述存储的待测网络实体响应信息进行密度聚类，对落到已知指纹标签类簇的待测网络实体打指纹标签，实现指纹识别，其中，指纹包括应用类型信息，所述样本库采用以下方式预先构建； 对目标网络实体进行所述探测并解析，获得目标网络实体的响应信息； 根据指纹规则库，对目标网络实体的响应信息进行基于规则匹配的指纹识别，并对目标网络实体打上指纹标签；当已知指纹标签的目标网络实体达到预设数目时，对打好指纹标签的目标网络实体响应信息进行密度聚类，生成已知指纹标签类簇的网络实体响应信息样本库； 其中，在将已知指纹标签类簇的网络实体响应信息样本库和所述存储的待测网络实体响应信息进行密度聚类时，方法还包括： 若形成新的没有指纹标签的类簇，则将该类簇存入无标签网络实体库，当所述无标签网络实体库中的网络实体数目达到预设数目时，将所述无标签网络实体库中的所有网络实体响应信息进行密度聚类，并通过查阅网络实体指纹信息的方式，获取各新实体的指纹，并对各类簇打上指纹标签，将各类簇更新到已知指纹标签类簇的网络实体响应信息样本库。

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