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龙图腾网获悉北京中微盛鼎科技有限公司申请的专利一种基于专家模型的增量式动态数据抽取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：CN121173603B 。

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：202511710040.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于专家模型的增量式动态数据抽取方法是由刘闯;王静设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于专家模型的增量式动态数据抽取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全技术领域，公开了一种基于专家模型的增量式动态数据抽取方法，该方法包括：生成局部攻击溯源子图、通过同态加密和差分隐私进行隐私保护、利用联邦图神经网络实现跨组织攻击模式识别、通过马尔可夫链分析重构跨域攻击链路、基于零知识证明验证攻击路径并输出威胁等级评分。本发明解决了跨组织APT攻击检测中数据隐私保护与协作分析的矛盾，实现了在保护各组织敏感数据的前提下准确识别和重构跨域攻击链路。

本发明授权一种基于专家模型的增量式动态数据抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于专家模型的增量式动态数据抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多源安全日志数据，基于时序特征对实体关系进行分析，生成反映本组织内部攻击行为的局部攻击溯源子图； 利用同态加密算法对局部攻击溯源子图的关键路径特征和节点属性进行加密处理，并通过差分隐私向图结构添加噪声，生成满足隐私保护要求的加密图特征向量； 各组织通过安全多方计算协议交换加密图特征向量和行为转移概率矩阵，利用联邦图神经网络对交换的加密数据进行分布式学习，输出组织间的攻击跳转点识别结果； 对组织间攻击跳转点识别结果和各组织的行为转移概率矩阵进行马尔可夫链分析，利用时序关联算法对分散在各组织的可疑事件片段进行关联匹配，重构出完整的跨域攻击链路； 基于零知识证明协议对重构的跨域攻击链路进行验证，根据攻击链路中涉及的资产价值、攻击技术复杂度和时间紧迫性计算综合威胁等级评分，输出跨域安全事件预警信息； 其中，所述联邦图神经网络包括本地图编码器、加密聚合器和全局图解码器，本地图编码器通过图卷积层对节点特征进行聚合更新，加密聚合器对各组织本地计算的加密梯度进行聚合，全局图解码器通过多层感知机将聚合特征映射到攻击跳转点概率分布。

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