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龙图腾网获悉成都冰鉴信息科技有限公司申请的专利应用于网络安全的异常行为模式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：CN120567572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511045436.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权应用于网络安全的异常行为模式识别方法及系统是由顾凌云;王伟设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于网络安全的异常行为模式识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种应用于网络安全的异常行为模式识别方法及系统，首先获取包含网络流量记录、用户操作序列和系统状态日志的多源网络行为数据集合，接着基于该多源网络行为数据集合构建行为上下文依赖图，明确网络行为实体及其上下文关联关系，然后对行为上下文依赖图中的网络行为实体进行模式识别，提取多种行为模式，再将模式识别结果与图协同进行异常检测，生成包含异常信息的异常行为模式识别结果，最后基于异常行为模式识别结果生成动态响应策略并部署至网络安全管理平台执行安全防护操作，由此提升了网络安全防护的准确性和及时性。

本发明授权应用于网络安全的异常行为模式识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于网络安全的异常行为模式识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取网络环境中多源网络行为数据集合，所述多源网络行为数据集合包含网络流量记录、用户操作序列及系统状态日志，所述网络流量记录包含源目的地址与传输协议类型，所述用户操作序列包含操作指令与执行时间戳，所述系统状态日志包含进程活动记录与资源占用情况； 基于所述多源网络行为数据集合构建行为上下文依赖图，所述行为上下文依赖图的节点表示网络行为实体，所述网络行为实体包括用户账户、进程实例及网络终端，所述行为上下文依赖图的边表示不同网络行为实体之间的上下文关联关系，所述上下文关联关系包括操作触发关系、资源共享关系及数据交互关系，所述行为上下文依赖图的边属性包含关联依赖强度和时间衰减系数； 对所述行为上下文依赖图中的网络行为实体进行模式识别，提取每个网络行为实体在预设时间窗口内的时序行为模式、资源访问模式及交互关联模式，得到模式识别结果； 对所述模式识别结果与所述行为上下文依赖图进行协同异常检测，识别所述行为上下文依赖图中边属性的关联依赖强度异常波动及网络行为实体的行为轮廓特征偏离度，生成包含异常实体标识、异常模式类型及异常影响范围的异常行为模式识别结果； 基于所述异常行为模式识别结果生成动态响应策略，并将所述动态响应策略部署至网络安全管理平台以执行安全防护操作； 所述基于所述多源网络行为数据集合构建行为上下文依赖图，包括： 对所述多源网络行为数据集合中的网络流量记录、用户操作序列及系统状态日志进行实体识别处理，提取网络行为实体的唯一标识信息，生成网络行为实体列表； 基于所述网络行为实体列表分析不同网络行为实体之间的上下文关联关系，从用户操作序列中识别操作触发关系，从系统状态日志中识别资源共享关系，从网络流量记录中识别数据交互关系，生成上下文关联关系集合； 对所述上下文关联关系集合中的每种关联关系计算关联依赖强度，生成关联依赖强度值，其中，操作触发关系的关联依赖强度基于前序操作与后续操作的时间间隔及触发成功率计算，资源共享关系的关联依赖强度基于共享资源的访问重叠度及访问冲突频率计算，数据交互关系的关联依赖强度基于数据传输量及传输频率计算； 根据所述上下文关联关系集合中关联关系的最近发生时间计算时间衰减系数，生成时间衰减系数值，所述时间衰减系数随最近发生时间与当前时间的间隔增大而减小； 将所述网络行为实体列表作为节点，所述上下文关联关系集合作为边，所述关联依赖强度值和时间衰减系数值作为边属性，构建初始行为上下文依赖图，并通过图结构验证算法消除孤立节点和冗余边，生成行为上下文依赖图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都冰鉴信息科技有限公司，其通讯地址为：610041 四川省成都市自由贸易试验区成都高新区吉泰路10号1栋6楼603号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。