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龙图腾网获悉北京君航伟业科技发展有限公司申请的专利一种基于机器学习的网络攻击行为评估识别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：CN121217440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511507244.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于机器学习的网络攻击行为评估识别方法是由李瑞;周君;金虎山设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的网络攻击行为评估识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的网络攻击行为评估识别方法，通过从网络中的安全设备和终端采集原始安全数据，将这些原始数据转换为具有统一格式的安全设备节点；基于历史安全设备节点，通过粒子群优化算法结合操作行为异常分析与安全设备节点状态异常分析，挖掘出因果与时序逻辑关联规则从而作为判断标准，将离散的安全设备节点关联起来，形成表征单步攻击行为的有向边，由连续的多条有向边构建成攻击链片段，通过优化算法和异常验证，筛选出高可信度的关联规则，从而识别出潜在的攻击步骤序列；将步骤所有攻击链片段进行融合，构建全局的攻击活动图谱，并将该图谱存储于图数据库中，整合分散的攻击链片段，形成一个完整的、可视化的攻击场景视图。

本发明授权一种基于机器学习的网络攻击行为评估识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的网络攻击行为评估识别方法，其特征在于，包括如下操作步骤： 从网络中的安全设备与终端采集原始安全数据；将所述原始安全数据归一化得到安全设备节点； 采集获取历史安全设备节点，基于历史安全设备节点通过粒子群优化算法结合各历史安全设备节点的异常分析，得到因果与时序逻辑关联规则；基于因果与时序逻辑关联规则，对安全设备节点进行关联分析，生成有向边，并由连续的多条有向边构建形成攻击链片段； 将所有攻击链片段进行融合，构建全局的攻击活动图谱，并将所述攻击活动图谱存储于图数据库中； 基于历史安全设备节点通过粒子群优化算法结合各历史安全设备节点的异常分析，得到因果与时序逻辑关联规则，具体包括如下操作步骤： 根据历史安全设备节点初始化得到多个待确定因果与时序逻辑关联规则； 对新的待确定因果与时序逻辑关联规则计算得到攻击有向边可信度参数值； 选择攻击有向边可信度参数值大于或等于可信度参数值阈值的新的待确定因果与时序逻辑关联规则作为第二待确定因果与时序逻辑关联规则； 根据第二待确定因果与时序逻辑关联规则对历史安全设备节点的操作行为异常分析与安全设备节点状态异常分析，得到因果与时序逻辑关联规则； 根据第二待确定因果与时序逻辑关联规则对历史安全设备节点的操作行为异常分析与安全设备节点状态异常分析，得到因果与时序逻辑关联规则，包括如下操作步骤： 根据第二待确定因果与时序逻辑关联规则对历史安全设备节点建立得到历史安全节点队列； 获取历史安全节点队列中的连续两个历史安全设备节点构成节点组；取节点组中的前驱节点的前驱时间戳与后继节点的后继时间戳，利用前驱时间戳与后继时间戳构建得到时间窗口；采集时间窗口内的操作行为日志； 对操作行为日志执行组合异常验证处理，得到行为验证得分； 采集节点组的安全节点设备状态信息数据；对安全节点设备状态信息数据进行异常度量处理，得到节点状态验证得分； 对行为验证得分与节点状态验证得分进行加权求和，得到综合验证得分，根据综合验证得分通过验证得分阈值进行突变判断后执行对第二待确定因果与时序逻辑关联规则的突变处理，得到目标因果与时序逻辑关联规则。

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