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龙图腾网获悉国网河南省电力公司信息通信分公司;国网河南省电力公司;北京邮电大学申请的专利一种基于大规模模型驱动的网络安全实时决策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：CN118740426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410736258.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于大规模模型驱动的网络安全实时决策系统是由党芳芳;李帅;陈涛;高峰;闫丽景;郭少勇;焦琪迪;李丁丁;宋一凡;王磊设计研发完成，并于2024-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大规模模型驱动的网络安全实时决策系统在说明书摘要公布了：本公开涉及一种基于大规模模型驱动的网络安全实时决策系统。其包括：基于预定时间尺度对获取的网络流量的时间序列进行序列切分并按照时间维度进行数据规整以得到网络流量局部时序输入向量的序列；对所述网络流量局部时序输入向量的序列进行网络流量时序编码后通过基于类前景注意力机制的重要模式捕捉器以得到内容显著化网络流量全时域聚合表示矩阵；基于所述内容显著化网络流量全时域聚合表示矩阵，确定是否存在网络流量异常。这样，能够基于大规模模型驱动网络安全的实时监控和决策响应，从而可以快速识别和应对网络中的潜在威胁，提高网络安全事件的检测效率和准确性，减少网络攻击造成的损失。

本发明授权一种基于大规模模型驱动的网络安全实时决策系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大规模模型驱动的网络安全实时决策系统，其特征在于，包括： 网络流量数据采集模块，用于获取由网络嗅探器采集的网络流量的时间序列； 网络流量时序数据切分模块，用于基于预定时间尺度对所述网络流量的时间序列进行序列切分以得到网络流量的局部时间序列的集合； 网络流量局部时序数据规整模块，用于将所述网络流量的局部时间序列的集合中的各个网络流量的局部时间序列分别按照时间维度进行数据规整以得到网络流量局部时序输入向量的序列； 网络流量局部时序特征提取模块，用于对所述网络流量局部时序输入向量的序列进行网络流量时序编码以得到网络流量局部时序关联隐含特征向量的序列； 网络流量全时域特征聚合显著化表示模块，用于将所述网络流量局部时序关联隐含特征向量的序列排列为网络流量全时域聚合矩阵后通过基于类前景注意力机制的重要模式捕捉器以得到内容显著化网络流量全时域聚合表示矩阵； 网络流量异常检测模块，用于基于所述内容显著化网络流量全时域聚合表示矩阵，确定是否存在网络流量异常。

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国网河南省电力公司信息通信分公司;国网河南省电力公司;北京邮电大学，其通讯地址为：450052 河南省郑州市二七区嵩山南路87号院办公区C楼；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”。

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