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龙图腾网获悉海南大学申请的专利分布式安全态势智能感知系统及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：CN119766547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411945646.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权分布式安全态势智能感知系统及方法是由符发;黄嘉怡;李伟;李传倩;吴立邦;李福海设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本分布式安全态势智能感知系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种分布式安全态势智能感知系统及方法。所述方法包括：各个客户端实时采集网络流数据并传输至服务端中的数据库进行存储；分别将网络流数据输入至日志智能分析模块、流量智能分析模块中进行智能分析，得到异常检测结果并输入至workflow模型，得到最终异常检测结果并进行可视化展示。通过使用各个客户端实时采集网络流数据，实现海量网络流数据的实时采集；通过将网络流数据输入至日志智能分析模块、流量智能分析模块中分别进行日志智能分析、流量智能分析，最后通过workflow模型最终实现故障诊断，充分利用深度学习的模型在提高故障诊断的准确率的同时降低人力资源的损耗，可以提高数据的处理与分析，实现故障精准定位和快速响应。

本发明授权分布式安全态势智能感知系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种分布式安全态势智能感知方法，其特征在于，所述方法包括： 各个客户端实时采集网络流数据，并将所述网络流数据传输至服务端中的数据库进行存储； 各个所述客户端分别将所述网络流数据输入至日志智能分析模块、流量智能分析模块中，并通过所述日志智能分析模块的LogGT模型进行异常检测，得到第一异常检测结果，其中，LogGT模型由两条一样的网络路径组成，第一条路径处理日志事件序列，第二条路径处理日志变量数据；LogGT模型的两条路径通过嵌入层将每个日志条目转换为一个高维向量，对处理后的数据两路输入分别通过各自的GRU网络提取时序特征；然后将时序特征通过TransformerEncoder层，进行更复杂的时序关系建模，分别得到两个特征值v1和v2；最后将两路的TransformerEncoder输出在时间维度上最后一个时间步的输出拼接起来，输入到全连接层，得到目标特征值映射到目标空间，输出最终特征值，实现日志数据的异常检测；通过所述流量智能分析模块的NetBert模型进行异常检测，得到第二异常检测结果，包括：将所述处理后的流量数据输入至自定义卷积神经网络中，通过所述自定义卷积神经网络提取出空间特征，并通过BiLSTM捕捉时间特征，得到时间特征值；将所述处理后的流量数据输入至预训练的Bert模型中，得到数据特征值；将所述时间特征值、数据特征值合并得到联合特征向量，将所述联合特征向量映射到最终的类别输出，得到第二异常检测结果； 将所述第一异常检测结果、第二异常检测结果输入至workflow模型，得到对所述网络流数据的最终异常检测结果，并传输至所述数据库中进行存储； 客户端通过所述服务端从所述数据库中读取出所述最终异常检测结果，并进行可视化展示。

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海南大学，其通讯地址为：570100 海南省海口市人民大道58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”。