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龙图腾网获悉北京长亭科技有限公司申请的专利基于动态智能蜜罐的网络攻击主动反制方法及装置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：CN121077821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511613173.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于动态智能蜜罐的网络攻击主动反制方法及装置是由杨子帆;杨坤;王刚;王陶然;朱文雷;余慧英;刘金钊;徐鹏志;崔勤;张嘉欢设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态智能蜜罐的网络攻击主动反制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态智能蜜罐的网络攻击主动反制方法及装置，涉及网络安全技术领域。该方法的响应生成引擎采用分层命令分类器对输入命令进行实时安全分类；命令预测引擎利用融合Bi‑LSTM和Transformer的混合神经网络模型预测攻击者后续行为，并通过引入诱饵分数的目标导向算法主动引导攻击路径；文件自动生成引擎基于大语言模型动态构建高仿真虚拟环境，并利用隐写术将反制载荷嵌入多模态文件中。本发明兼具高交互蜜罐的逼真性和低交互蜜罐的安全性，能够精准预测攻击意图，实现从被动诱捕到主动溯源反制的防御闭环，有效解决了传统蜜罐易被识别、存在逃逸风险、缺乏主动引导能力的技术难题。

本发明授权基于动态智能蜜罐的网络攻击主动反制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于动态智能蜜罐的网络攻击主动反制方法，其特征在于，包括以下步骤： 计算攻击者的输入命令的哈希值，判断所述哈希值是否位于低风险操作命令的哈希集合中，是则将所述输入命令判定为低风险操作命令，否则判断所述输入命令是否匹配预定义的正则表达式规则集，是则将所述输入命令判定为高风险操作命令；若所述输入命令的哈希值未在所述哈希集合中且未匹配到所述正则表达式规则集中的任何正则表达式，则提取所述输入命令的特征向量，将所述特征向量输入至预训练的轻量级机器学习模型中，通过评分函数计算得到每个输入命令的风险得分：；其中，表示输入命令，表示Sigmoid函数，表示特征向量，表示权重向量，b表示偏置项；若所述输入命令的风险得分大于预设阈值，则将所述输入命令判定为高风险操作命令，否则判定为低风险操作命令； 若所述输入命令为高风险操作命令，则生成所述输入命令的虚假响应，并根据混合上下文预测模型对所述输入命令的后续命令进行预测，得到一组候选命令的输出概率分布； 根据每个候选命令的输出概率和诱饵分数，构建候选命令的综合评分模型，对每个候选命令的综合评分进行排序，得到综合评分最高的前N个候选命令，并为所述综合评分最高的前N个候选命令预先生成相应的模拟响应；其中，所述诱饵分数用于衡量候选命令和预设诱饵的关联度，所述预设诱饵为诱使攻击者交互的陷阱文件或陷阱数据； 若攻击者输入的后续命令与综合评分最高的前N个候选命令之一匹配，则将预先生成的相应的模拟响应发送给攻击者；其中，所述模拟响应用于诱导攻击者获取隐藏的反制载荷。

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