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龙图腾网获悉深圳市智博通电子有限公司申请的专利一种基于深度学习的5G网络动态安全能力调度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：CN121078436B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511612520.2，技术领域涉及：H04W12/121；该发明授权一种基于深度学习的5G网络动态安全能力调度方法是由王军柏;王蒙;胡小虎设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的5G网络动态安全能力调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及网络能力调度技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的5G网络动态安全能力调度方法。所述方法包括以下步骤：在5G网络运行过程中，持续采集网络切片的状态参数，并构建安全态势数据序列；对安全态势数据序列进行特征关联分析，提取反映安全态势变化的安全特征因子，并依据安全特征因子生成安全风险判定信号；当安全风险判定信号达到预设触发条件时，根据风险强度及资源占用分布，确定安全防护单元的调度优先级与分配比例；本发明通过5G网络动态安全能力调度，实现了基于动态态势感知的安全能力自适应调度，显著提升风险判定精度与资源分配协调性。

本发明授权一种基于深度学习的5G网络动态安全能力调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的5G网络动态安全能力调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：在5G网络运行过程中，持续采集网络切片的状态参数，并构建安全态势数据序列； 步骤S2：对安全态势数据序列进行特征关联分析，提取反映安全态势变化的安全特征因子，并依据安全特征因子生成安全风险判定信号；其中，步骤S2包括： 对安全态势数据序列执行时间窗口划分，以固定长度的滑动窗口依次截取序列片段； 在每个序列片段中，执行多维特征关联计算，统计各安全运行参数间的波动相关度，并识别出影响安全态势变化的安全特征因子，其中，包括： 在时间窗口内逐点读取安全运行参数的瞬时取值，计算相邻取值间的变化率并生成参数变化序列，其中，包括： 在滑动窗口的起始时刻，依次读取各安全运行参数的当前取值，并以时间顺序记录为初始采样点； 在采样间隔到达后，重复采集同一组参数的下一时刻取值，形成相邻时刻的取值对； 对每组取值对执行差分运算，得到参数的瞬时变化幅度； 将连续差分结果按时间顺序排列，生成变化序列； 在变化率序列中检测突变点与稳定区间，标记参数波动的关键时段 在变化序列中，对不同参数间的同步波动关系进行统计； 当任一参数组在连续采样周期内呈现同向波动特征时，记录该参数组的耦合频次与幅度比，并基于耦合频次与幅度比，确定影响安全态势变化的主导参数； 将主导参数在窗口内的动态特征进行聚合，识别出影响安全态势变化的安全特征因子 依据安全特征因子在连续窗口中的变化趋势，计算风险强度指数，并将风险强度指数与预设的安全阈值区间进行比对，生成风险预警标识，其中，包括： 在连续时间窗口中，追踪安全特征因子的变化方向与幅度差，计算各特征量在相邻窗口间的累计变化率； 根据累计变化率的统计分布，生成整体安全态势波动程度的风险强度指数； 将风险强度指数与预设的安全阈值区间进行逐级比对，判断风险等级并标记对应的时间段； 当风险强度指数持续超过高阈值区间时，触发风险预警标识，用于指示安全态势进入异常状态； 当风险预警标识在连续窗口中维持触发状态时，生成安全风险判定信号，并标记对应的时间段与网络切片编号； 步骤S3：当安全风险判定信号达到预设触发条件时，根据风险强度及资源占用分布，确定安全防护单元的调度优先级与分配比例； 步骤S4：将调度指令下发至对应网络节点，执行安全能力的动态切换；在调度完成后，采集各节点反馈的执行数据，形成动态能力调度记录。

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