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龙图腾网获悉江西准云智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的违规外联行为实时监测与预警方法及系统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：CN121418208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511985086.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于深度学习的违规外联行为实时监测与预警方法及系统是由李武;刘俊锋;程红;李芬芬设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的违规外联行为实时监测与预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的违规外联行为实时监测与预警方法及系统，包括如下模块：数据采集与动态图构建模块，用于实时采集外联行为数据并生成动态图结构；事件监听与局部子图识别模块，用于监听节点和边变化并识别相关局部子图；增量式动态图神经网络训练模块，用于局部子图范围内的参数更新与特征传播；群体注意力特征聚合模块，用于多粒度注意力机制下的特征聚合；图注意力决策分类模块，用于基于异常信息熵的分类与风险判定；全局异步汇总与预警输出模块，用于汇总并输出全网范围的预警信息。本发明能够高效融合多源网络行为与上下文特征，实现对复杂网络环境下违规外联行为的精准实时监测与智能预警。

本发明授权一种基于深度学习的违规外联行为实时监测与预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的违规外联行为实时监测与预警系统，其特征在于，包括如下模块： 数据采集与动态图构建模块，用于实时采集外联行为数据，构建以主机、账户、进程为节点、外联关系为边的动态图结构； 动态图事件监听与局部子图识别模块，用于监听动态图结构中节点和边的新增、删除及属性更新事件，并识别以变化节点或边为中心的k阶邻域子图，作为局部子图； 增量式动态图神经网络训练模块，用于在受影响局部子图内执行局部训练和特征传播，仅对相关节点和邻域节点进行更新； 群体注意力特征聚合模块，通过多头多粒度上下文感知注意力机制对节点及外联关系的行为特征进行聚合，生成群体级节点特征； 图注意力决策分类模块，用于群体级节点特征，结合群体级节点特征和图结构信息，基于以异常信息熵为分裂准则的决策树进行分类，根据注意力权重动态调整分类阈值，输出违规风险判定及预警信息； 全局异步汇总与预警输出模块，用于汇总各局部子图的违规风险判定和预警信息，动态聚合为目标网络范围的实时监测与预警输出。

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江西准云智能科技有限公司，其通讯地址为：330100 江西省南昌市新建区长堎镇花果山路26号2单元601户；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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