哈尔滨工业大学(威海);山东天合网络空间安全技术研究院有限公司张兆心获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海);山东天合网络空间安全技术研究院有限公司申请的专利基于多层级特征协同及关键线索溯源的非法移动应用组织识别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：CN119814461B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510035037.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于多层级特征协同及关键线索溯源的非法移动应用组织识别方法及系统是由张兆心;宁正尧;程亚楠;左明;孙凡荀设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多层级特征协同及关键线索溯源的非法移动应用组织识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于多层级特征协同及关键线索溯源的非法移动应用组织识别方法及系统，涉及网络安全领域，所述方法包括：基于关键静态信息和应用的网络通信特征，对关键线索进行追踪，利用WHOIS查询工具进行溯源，以得到溯源结果，其中，关键线索包括IP地址和域名；根据关键静态信息、应用的网络通信特征和溯源结果，利用深度学习模型进行特征学习，生成高维特征；根据高维特征和溯源结果，利用图神经网络进行多层级特征关联分析，以得到组织内部的层次结构和行为模式；基于组织内部的层次结构和行为模式，构建非法组织的网络拓扑，并通过强化学习机制动态更新，以适应不断变化的非法行为模式。本发明能够快速、高效地识别非法应用背后的潜在组织。
本发明授权基于多层级特征协同及关键线索溯源的非法移动应用组织识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多层级特征协同及关键线索溯源的非法移动应用组织识别方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，利用APK文件解析工具，从代码中提取关键静态信息，包括签名、证书和权限配置； 步骤2，通过动态沙箱运行应用，捕获动态行为，动态行为包括系统调用和权限请求，并结合网络流量分析，获取应用的网络通信特征； 步骤3，基于关键静态信息和应用的网络通信特征，对关键线索进行追踪，利用WHOIS查询工具进行溯源，以得到溯源结果，其中，关键线索包括IP地址和域名； 步骤4，根据关键静态信息、应用的网络通信特征和溯源结果，利用深度学习模型进行特征学习，生成高维特征； 步骤5，根据高维特征和溯源结果，利用图神经网络进行多层级特征关联分析，以得到组织内部的层次结构和行为模式； 步骤6，基于组织内部的层次结构和行为模式，构建非法组织的网络拓扑，并通过强化学习机制动态更新，以适应不断变化的非法行为模式。
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