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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利一种基于网络测绘的威胁情报自动化拓线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：CN120512311B 。

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：202511002259.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于网络测绘的威胁情报自动化拓线方法是由李澄清;邝亚鑫;谷泽伟设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于网络测绘的威胁情报自动化拓线方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全技术领域，具体涉及一种基于网络测绘的威胁情报自动化拓线方法，包括大模型自动收集多源威胁情报并预处理，提取关键网络标识信息，生成标准化的网络资产特征，基于网络空间测绘技术获取多维资产特征矩阵，构建网络资产指纹库，并进行关联性校验，生成可验证网络资产指纹的集合，对可验证网络资产指纹进行特征向量化，通过加权聚类算法进行同源资产分析，输出包含IP地址簇、域名关联组及C2基础设施的威胁实体拓扑图。本方法能够自动化识别传统手工分析难以覆盖的潜在威胁，支持集成多源威胁情报平台和网络测绘工具，能够处理多样化的情报格式和特征需求，自动化程度高，能够快速拓展威胁路径，缩短响应时间。

本发明授权一种基于网络测绘的威胁情报自动化拓线方法在权利要求书中公布了：1.一种基于网络测绘的威胁情报自动化拓线方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、通过大模型Agent的多模态数据采集接口自动化收集多源威胁情报； S2、利用大模型Agent的语义解析模块，对收集的多源威胁情报进行预处理，提取关键网络标识信息，生成标准化的网络资产特征； S3、基于网络空间测绘技术对所述网络资产特征中的网络标识进行主动探测，获取包括协议特征、服务指纹及拓扑关系的多维资产特征矩阵； S4、构建网络资产指纹库，通过多因子验证引擎对所述网络资产指纹库中的网络资产指纹进行关联性校验，生成可验证网络资产指纹的集合； S5、采用语义嵌入与图嵌入技术对所述可验证网络资产指纹进行特征向量化； S6、通过加权聚类算法对特征向量化后的可验证网络资产指纹进行同源资产分析，输出包含IP地址簇、域名关联组及C2基础设施的威胁实体拓扑图； 且步骤S6包括： S6.1、定义加权聚类目标函数： ， 其中，J表示聚类目标函数，k表示第k个簇心，xi表示第i个样本，Ck表示k个簇的样本集合，j表示第j个维度，d表示特征维度数，表示权重，表示样本在第j维的值，表示第k个簇心在第j维的值； S6.2、执行迭代优化：随机初始化K个簇心μ1，μ2，……，μK，根据加权聚类目标函数计算每个样本xi到各簇心的加权欧氏距离，并将其分配至最近簇，更新簇心坐标为簇内样本特征的加权均值，迭代直至簇心收敛或达到预设最大迭代次数； S6.3、基于最终聚类结果，提取与目标拓线样本距离最小的资产簇，生成包含同源IP地址、域名及C2服务器的威胁实体拓扑图。

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