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龙图腾网获悉巴中数据集团有限公司申请的专利网络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：CN120528714B 。

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：202511028245.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权网络攻击行为识别方法及系统是由杨达;王博;刘娜;刘军设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络攻击行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供的网络攻击行为识别方法及系统，涉及计算机技术领域。在本发明中，首先，针对每一种网络指标，基于每两个网络数据包之间关于该网络指标的相关性，构建出网络相关性矩阵；然后，将多个网络相关性矩阵进行组合，形成至少一个相关性矩阵组合；之后，分别对每一个相关性矩阵组合进行语义提取，形成至少一个网络指标语义向量，其中，语义提取包括语义前向扩散和基于语义前向扩散的结果进行的语义后向扩散，语义后向扩散的结果为网络指标语义向量；最后，基于至少一个网络指标语义向量进行语义识别，形成网络攻击行为识别结果。基于上述方法，可以改善现有技术中存在的网络攻击行为识别的可靠度相对不高的问题。

本发明授权网络攻击行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种网络攻击行为识别方法，其特征在于，包括： 获取在时序上具有相邻关系的多个时间段的网络访问分布数据，其中，每一个所述网络访问分布数据包括目标网络设备在对应的时间段中接收到的每一个网络终端设备的网络数据包的多种网络指标； 针对每一种网络指标，基于每两个网络数据包之间关于该网络指标的相关性，构建出该网络指标对应的网络相关性矩阵，包括：分别对每一种网络指标进行以下操作：针对所述多个时间段中的每一个时间段，分别计算该时间段中每两个网络数据包之间关于所述网络指标具有的相关性参数，其中，所述多种网络指标包括SSL协议版本、握手版本、SSL包长、加密套件中的至少两种，以及，包括TLS扩展域中的至少一种信息；针对所述多个时间段中的每一个时间段，将该时间段中每两个网络数据包之间关于所述网络指标具有的相关性参数进行矩阵化处理，形成该时间段对应的一个局部相关性矩阵，其中，在所述局部相关性矩阵中，主对角线上的相关性参数为一个网络数据包和该网络数据包之间的相关性参数，非主对角线上的相关性参数为一个网络数据包和其它网络数据包之间的相关性参数，且所述局部相关性矩阵关于主对角线对称；将多个时间段对应的多个局部相关性矩阵，按照时间段之间的先后关系，在通道维度上进行拼接，形成所述网络指标对应的相关性参数分布；对所述相关性参数分布进行通道维度上的压缩，形成所述网络指标对应的网络相关性矩阵； 将多个所述网络相关性矩阵进行组合，形成至少一个相关性矩阵组合，其中，每一个所述相关性矩阵组合包括至少三个网络相关性矩阵； 分别对每一个所述相关性矩阵组合进行语义提取，形成至少一个网络指标语义向量，包括：对所述相关性矩阵组合包括的至少三个网络相关性矩阵进行聚合，形成相关性聚合矩阵，并将所述相关性聚合矩阵进行语义空间映射，形成A个不同尺寸的相关性映射向量，其中，第b个相关性映射向量的尺寸大于第b+1个相关性映射向量的尺寸；对第b个相关性映射向量、第b+1个相关性前向向量和第b+1个相关性后向向量进行聚合，形成第b个聚合后的相关性映射向量；将第b个聚合后的相关性映射向量进行语义前向扩散，形成第b个相关性前向向量，其中，第b+1个相关性前向向量是将第b+1个相关性映射向量进行语义前向扩散形成的，第b+1个相关性后向向量是将第b+1个相关性前向向量进行语义后向扩散形成的；在形成第一个相关性前向向量之后，对所述第一个相关性前向向量进行语义后向扩散，形成第一个相关性后向向量，并将所述第一个相关性后向向量确定为所述网络指标语义向量； 基于所述至少一个网络指标语义向量进行语义识别，形成网络攻击行为识别结果，其中，所述网络攻击行为识别结果用于反映所述目标网络设备在所述多个时间段内是否遭受到网络攻击。

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