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龙图腾网获悉广西科技大学申请的专利一种面向边缘计算网络的攻击行为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：CN116389133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310389362.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种面向边缘计算网络的攻击行为识别方法及系统是由王欢;王炎;彭勇;李春贵;李辉;唐云龙;李威龙;邓钧忆;张海峰设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向边缘计算网络的攻击行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向边缘计算网络的攻击行为识别方法及系统，涉及网络安全技术领域，该方法包括：根据待检测流量数据中预设特征，采用多元相关性分析方法构建特征相关性的待检测三角形面积图，将待检测三角形面积图输入攻击行为识别模型输出攻击行为识别结果；攻击行为识别模型是根据网络流量数据集对攻击行为识别网络进行训练得到的；攻击行为识别网络包括空间特征挖掘模块、时序特征挖掘模块和深度神经网络分类模块；空间特征挖掘模块用于提取待检测三角形面积图的空间特征，时序特征挖掘模块用于提取待检测三角形面积图的时序特征，深度神经网络分类模块用于将空间特征和时序特征融合后进行攻击行为识别。本发明提高了网络攻击行为识别的准确性。

本发明授权一种面向边缘计算网络的攻击行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向边缘计算网络的攻击行为识别方法，其特征在于，包括： 获取边缘计算网络的待检测流量数据； 根据待检测流量数据中预设特征，采用多元相关性分析方法构建特征相关性的三角形面积图，记为待检测三角形面积图； 将所述待检测三角形面积图输入攻击行为识别模型，输出攻击行为识别结果； 所述攻击行为识别模型是根据网络流量数据集对攻击行为识别网络进行训练得到的；所述攻击行为识别网络包括空间特征挖掘模块、时序特征挖掘模块和深度神经网络分类模块；所述空间特征挖掘模块用于提取所述待检测三角形面积图的空间特征，所述时序特征挖掘模块用于提取所述待检测三角形面积图的时序特征，所述深度神经网络分类模块用于将空间特征和时序特征融合后进行攻击行为识别； 所述攻击行为识别网络的训练具体包括： 对网络流量数据集进行预处理； 对预处理后的网络流量数据集进行基于信息增益的特征选择，获得所述预设特征； 对于预处理后的网络流量数据集，从每个样本中筛选出预设特征构成预设特征样本； 对于每个预设特征样本，采用多元相关性分析方法构建特征相关性的三角形面积图，记为待训练三角形面积图；由待训练三角形面积图和标签构成训练样本，训练样本构成训练集； 根据所述训练集训练所述攻击行为识别网络； 对预处理后的网络流量数据集进行基于信息增益的特征选择，获得所述预设特征，具体包括： 根据公式gDataSet,f＝HDataSet-HDataSet|f计算预处理后的网络流量数据集中每个特征的信息增益； 将信息增益从高到低排序，将前k个特征作为所述预设特征； 其中，gDataSet,f表示特征f的信息增益，HDataSet为预处理后的网络流量数据集经验熵，HDataSet|f为条件经验熵，DataSet表示预处理后的网络流量数据集； 根据待检测流量数据中预设特征，采用多元相关性分析方法构建特征相关性的三角形面积图，记为待检测三角形面积图，具体包括： 采用三角形面积法映射提取待检测流量数据的预设特征中每两个预设特征之间的集合关系：将两个预设特征投影到二维欧式子空间上，获得二维列向量在笛卡尔坐标系内通过连接原点与两个预设特征投影的映射，得到三角形面积； 多个三角形面积构成三角形面积矩阵； 将三角形面积矩阵中元素值转换为灰度，得到成三角形面积图； 采用多元相关性分析方法构建特征相关性的三角形面积图，具体包括：用三角形面积法映射提取flowi＝{f1,f2,...,fk}中的第q和p个特征之间的集合关系：将样本flowi投影到q-p二维欧式子空间上，yi,q,p＝[εqεp]T＝[fi qfi p]T，1＝i＝m,1＝q,p＝k,q！＝p；变量εq＝[eq,1,eq,2,...,eq,k]，εp＝[ep,1,ep,2,...,ep,k]，其中eq,q＝1，ek,k＝1，其他元素为0；yi,q,p为第i个样本的第q和第p个特征通过变量εq和变量εp投影得到的二维列向量，在笛卡尔坐标系内通过连接原点和fi q及fi p在子空间上的映射，fi q和fi p表示二维列向量关于第q和第p个索引下的映射值，flowi为第i条样本，m样本条数，k为预设特征的数量；f1、f2和fk分别为第1、2和k个预设特征； 构造的三角形面积为Tri q,p： 得到三角形面积矩阵为：

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