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龙图腾网获悉北京智讯天成技术有限公司申请的专利基于IP地址分类识别的问题线路确定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：CN120238372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510712722.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于IP地址分类识别的问题线路确定方法是由姜琳;范百顺;郭华设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于IP地址分类识别的问题线路确定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全领域，公开了基于IP地址分类识别的问题线路确定方法，包括以下步骤：采集网络流量日志中的公网IP行为数据，提取时间规律性熵值、协议多样性比例、目标端口分散度及请求速率变化率等多维度特征，构建融合特征相似性、时间同步性与物理位置约束的IP关联图；采用社区划分算法识别异常IP群体，结合基于PID反馈控制模型的动态阈值调整机制，根据实时网络负载与历史误报率自适应优化检测灵敏度；通过协议‑端口映射与马氏距离统计判定攻击类型，生成包含异常IP列表、时间窗口及分类结果的告警信息，并与安全设备联动执行防御策略。本发明克服了传统方法在多维度攻击识别、动态环境适应及协同攻击检测方面的不足。

本发明授权基于IP地址分类识别的问题线路确定方法在权利要求书中公布了：1.基于IP地址分类识别的问题线路确定方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集网络流量日志中的IP地址行为数据，所述行为数据包括时间戳、协议类型、目标端口及物理位置； 根据所述行为数据提取每个IP地址的多维度特征，所述多维度特征至少包括时间规律性熵值、协议多样性比例、目标端口分散度及请求速率变化率； 基于所述多维度特征构建IP关联图，其中节点表示IP地址，边权重通过融合特征相似性、时间同步性及物理位置距离计算得到； 对所述IP关联图进行社区划分，检测具有相似行为模式的异常IP群体； 根据历史误报率和实时网络负载动态调整检测阈值，所述动态调整通过反馈控制机制实现； 基于所述检测阈值和异常IP群体的统计特征，判定问题线路并生成告警信息； 所述根据所述行为数据提取每个IP地址的多维度特征的步骤中： 时间规律性熵值：基于IP请求时间戳的分箱统计结果，计算时间间隔分布的熵值； 协议多样性比例：统计HTTP与HTTPS协议请求数占IP总请求数的比例； 目标端口分散度：根据IP访问的目标端口号计算其方差，用于衡量端口访问集中程度； 请求速率变化率：通过滑动窗口内请求量的二阶导数，量化请求速率的突变程度； 所述IP关联图中边权重的计算公式为： 其中，Fi，Fj表示IP地址IPi和IPj的特征向量；ScosineFi，Fj表示特征向量Fi与Fj的余弦相似度；Ti，Tj表示IP地址IPi和IPj在时间窗口内的请求时间序列数据；SsyneTi，Tj为时间同步性系数，表示两个IP请求行为的时间相关性；Li,Lj表示IP地址IPi和IPj的物理位置经纬度坐标；DgeoLi，Lj表示基于经纬度坐标计算的球面地理距离；α,β,γ为非负权重参数； 所述根据历史误报率和实时网络负载动态调整检测阈值的步骤包括： 建立反馈控制模型，其输入为实时误报率和异常IP群体规模，输出为检测阈值调整量； 基于PID控制机制计算检测阈值调整量，公式为： 其中，Thresholdt+1为下一时刻的检测阈值；Thresholdt为当前时刻的检测阈值；Kp0为初始比例系数，Nabnormal为当前异常IP群体规模，Ntotal为总活跃IP数量；Ki为积分系数；Kd为微分系数；et实时误报率，定义为错误告警次数与总告警次数的比值；历史误报率从初始时刻到当前时刻的积分；为误报率随时间的变化率； 根据实时网络负载对阈值进行补偿，当负载超过预设安全值时，按比例降低检测阈值： 其中，Thresholdfinalt为经过负载补偿后的最终检测阈值；Lt为实时网络负载；Lsafe为预设的网络负载安全阈值；Lmax为网络允许的最大负载阈值； 所述统计特征满足以下任一条件时判定为问题线路： 异常IP群体规模超过当前检测阈值； 异常群体行为与正常模式的马氏距离超过预设倍数标准差。

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