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龙图腾网获悉苏州捷讯云联数字技术有限公司申请的专利人工智能驱动的自适应防火墙规则优化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：CN119484148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411935724.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权人工智能驱动的自适应防火墙规则优化方法及系统是由王鑫;李春茂设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本人工智能驱动的自适应防火墙规则优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供人工智能驱动的自适应防火墙规则优化方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括采集网络流量数据、系统日志数据和安全事件数据，通过深度包检测、自然语言处理和关联性分析提取多维特征向量；基于所述多维特征向量构建包含特征编码层、时序分析层和规则预测层的深度神经网络模型，生成规则策略集合；对规则策略集合进行并行验证测试，采用遗传算法优化规则策略，根据网络环境实时变化动态调整模型权重参数并下发规则。本发明实现了防火墙规则的智能化自适应优化，提高了规则匹配效率，降低了误报率和漏报率。

本发明授权人工智能驱动的自适应防火墙规则优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.人工智能驱动的自适应防火墙规则优化方法，其特征在于，包括： 采集防火墙系统中的网络流量数据、系统日志数据以及安全事件数据，对所述网络流量数据进行深度包检测，提取网络协议特征、数据包大小特征、数据包时间间隔特征；对所述系统日志数据进行自然语言处理，提取系统操作特征、用户行为特征、资源访问特征；对所述安全事件数据进行关联性分析，提取攻击模式特征、威胁级别特征、攻击来源特征，将所述提取的全部特征构建成多维特征向量； 基于所述多维特征向量构建深度神经网络模型，所述深度神经网络模型包括特征编码层、时序分析层和规则预测层；所述特征编码层使用自编码器对所述多维特征向量进行降维处理；所述时序分析层采用长短时记忆网络对降维后的特征数据进行时序相关性分析；所述规则预测层基于强化学习算法，根据时序分析结果生成防火墙规则策略集合，每条规则策略包括源地址过滤规则、目标地址过滤规则、协议类型过滤规则、端口过滤规则和数据包内容过滤规则； 对所述规则策略集合进行并行验证测试，记录每条规则策略的误报率、漏报率和规则执行效率，构建规则评估指标矩阵；基于所述规则评估指标矩阵，采用遗传算法对规则策略进行优化，通过交叉变异操作生成新的规则组合，迭代优化所述规则策略集合；根据网络环境实时变化，动态调整所述深度神经网络模型的权重参数，并将优化后的规则策略实时下发至防火墙系统，实现防火墙规则的自适应优化。

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