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龙图腾网恭喜博智安全科技股份有限公司申请的专利基于网络靶场的大规模网络节点场景构造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：CN119996079B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510450817.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于网络靶场的大规模网络节点场景构造方法及系统是由郑轶;张冠阳;郭超;周维强;全梅菡;蒋志强;姚杰设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于网络靶场的大规模网络节点场景构造方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于网络靶场的大规模网络节点场景构造方法及系统，涉及网络安全技术领域，包括通过计算节点间漏洞关联度，将网络节点划分为多个攻防层级，并基于漏洞链式传播系数筛选目标网络节点模板。然后，采用图论聚类算法优化网络拓扑结构，并基于业务亲和度构建节点间的连接关系。最后，根据资源利用率指标构建节点运行环境、部署网络服务、植入漏洞程序并进行异常检测和修复，最终生成满足资源优化方案约束的大规模网络节点场景。本发明能够自动化构建具有复杂拓扑结构和真实漏洞环境的大规模网络靶场，提高网络安全攻防演练的效率和真实性。

本发明授权基于网络靶场的大规模网络节点场景构造方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于网络靶场的大规模网络节点场景构造方法，其特征在于，包括： 计算网络节点场景构造需求中节点间的漏洞关联度，将网络节点划分为多个攻防层级，生成攻防层级节点分布图，从网络节点模板库中提取候选网络节点模板并计算漏洞链式传播系数，将漏洞链式传播系数与攻防层级节点分布图进行匹配，筛选出目标网络节点模板； 采用图论聚类算法计算节点分布密度阈值并对网络节点场景构造需求中的网络拓扑类型进行分层优化得到初始网络拓扑结构，将目标网络节点模板通过属性映射生成网络节点实例，基于节点间通信协议信息构建网络节点实例之间的连接关系，提取网络节点实例之间的通信特征并计算业务亲和度，基于业务亲和度优化初始网络拓扑结构，生成目标网络拓扑结构； 根据目标网络拓扑结构生成资源利用率指标，通过对资源利用率指标进行预测得到的资源优化方案构建节点运行环境并部署网络服务，对网络服务进行压力测试生成故障特征序列，基于故障特征序列从预设的漏洞程序库中选择匹配的漏洞程序并植入节点运行环境，监控节点运行环境中的状态信息并根据故障特征序列进行异常检测和修复，生成满足资源优化方案约束的大规模网络节点场景； 计算网络节点场景构造需求中节点间的漏洞关联度，将网络节点划分为多个攻防层级，生成攻防层级节点分布图，从网络节点模板库中提取候选网络节点模板并计算漏洞链式传播系数，将漏洞链式传播系数与攻防层级节点分布图进行匹配，筛选出目标网络节点模板包括： 根据节点间的漏洞关联度构建节点关联图，基于社区发现算法对节点关联图进行划分，生成攻防层级节点分布图，引入漏洞利用链并计算相邻漏洞的触发概率与攻击链长度衰减系数，与攻防层级节点分布图中对应位置的漏洞强度值进行匹配，选择具有最小匹配度值的候选网络节点模板作为目标网络节点模板，具体包括： 获取网络节点的漏洞属性信息生成节点漏洞特征向量，基于节点间通信跳数计算距离衰减函数值，将所述节点漏洞特征向量与距离衰减函数值进行张量运算得到节点漏洞组合矩阵，基于所述节点漏洞组合矩阵计算网络节点场景构造需求中节点间的漏洞关联度； 将所述漏洞关联度作为边权重构建节点关联图，采用社区发现算法对所述节点关联图进行迭代划分，将网络节点划分为多个攻防层级，对每个攻防层级计算层级漏洞强度值； 基于所述攻防层级的层级位置关系与层级漏洞强度值生成攻防层级节点分布图，其中，节点表示攻防层级，节点间的连接边表示层级间的漏洞强度关系； 从预设的网络节点模板库中提取候选网络节点模板，基于所述候选网络节点模板中的漏洞特征，通过漏洞特征中的系统状态需求、状态变化和攻击入口类型建立漏洞间的连接关系，引入系统状态变化连续性作为漏洞利用链的筛选条件，并将攻击链的级联触发概率与长度衰减系数相结合，计算得到漏洞链式传播系数； 将所述漏洞链式传播系数与攻防层级节点分布图中对应位置的漏洞强度值进行匹配计算得到传播系数偏差值，基于所述候选网络节点模板计算部署后的层级漏洞强度变化量，将所述传播系数偏差值与层级漏洞强度变化量的加权和确定为匹配度值，选择具有最小匹配度值的候选网络节点模板作为目标网络节点模板； 通过漏洞特征中的系统状态需求、状态变化和攻击入口类型建立漏洞间的连接关系，引入系统状态变化连续性作为漏洞利用链的筛选条件，并将攻击链的级联触发概率与长度衰减系数相结合，计算得到漏洞链式传播系数包括： 从候选网络节点模板中提取漏洞特征，所述漏洞特征包含漏洞触发的系统状态需求、漏洞利用后的系统状态变化、漏洞利用的攻击入口类型，构建漏洞特征向量； 根据所述漏洞特征向量中的系统状态需求、系统状态变化和攻击入口类型进行特征匹配，当第一个漏洞的系统状态变化满足第二个漏洞的系统状态需求，且第二个漏洞的攻击入口类型属于第一个漏洞引入的攻击入口时，在两个漏洞间建立连接关系； 基于所述连接关系构建漏洞依赖图，采用深度优先搜索方法在所述漏洞依赖图中识别漏洞利用链路径，根据所述漏洞特征向量中的系统状态变化连续性筛选所述漏洞利用链路径，生成漏洞利用链； 基于所述漏洞利用链的节点数量，计算相邻节点间的连接距离，根据所述连接距离计算漏洞利用链的路径长度，将所述路径长度代入指数衰减函数，得到漏洞利用链的攻击链长度衰减系数； 对所述漏洞利用链中的相邻漏洞，按照漏洞利用链中漏洞的连接顺序，依次将相邻漏洞的触发概率进行连乘运算，得到漏洞利用链的级联触发概率，将所述级联触发概率与所述攻击链长度衰减系数相乘，得到漏洞链式传播系数； 基于所述漏洞特征向量和漏洞利用链构建攻击路径图，将漏洞利用链映射为攻击路径，通过多次仿真统计攻击路径的成功次数，利用攻击路径的成功次数对触发概率和攻击链长度衰减系数的计算参数进行优化，使用优化后的参数重新计算漏洞链式传播系数，得到最终的漏洞链式传播系数。

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