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龙图腾网获悉深圳银兴智能数据有限公司申请的专利一种基于AI的异常行为检测方法、装置及存储介质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：CN120546997B 。

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：202511036982.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于AI的异常行为检测方法、装置及存储介质是由晏越洋;乔鹏设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的异常行为检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于AI的异常检测异常行为检测方法、装置及存储介质。包括：获取Hadoop集群的日志信息、网络流量数据和用户权限管理元数据；从日志信息和网络流量数据中提取目标用户的目标行为特征；从用户权限管理元数据中提取目标用户的权限特征；将目标行为特征和权限特征输入预设异常行为检测模型，得到第一异常行为分数；根据第一异常行为分数确定目标行为特征是否异常。由此可见，本申请无需依赖人工定期审计Hadoop集群日志排查异常，而是通过整合Hadoop集群的日志信息、网络流量数据和用户权限元数据这三类核心数据，对目标用户的行为进行系统性异常评估。这一机制既能实现异常行为的及时识别，又能提高检测准确率，从而有效保障Hadoop集群的数据安全。

本发明授权一种基于AI的异常行为检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的异常行为检测方法，其特征在于，所述方法应用于Hadoop集群，所述方法包括： 获取所述Hadoop集群的日志信息、网络流量数据和用户权限管理元数据； 从所述日志信息和所述网络流量数据中提取目标用户的目标行为特征； 从所述用户权限管理元数据中提取所述目标用户的权限特征； 将所述目标行为特征和所述权限特征输入预设异常行为检测模型，得到第一异常行为分数，所述预设异常行为检测模型用于评估用户的行为特征是否异常； 从所述日志信息和所述网络流量数据中提取所述目标用户的至少一个行为特征，所述至少一个行为特征包括所述目标行为特征； 将所述至少一个行为特征输入预设长短期记忆网络模型，得到第二异常行为分数，所述预设长短期记忆网络模型用于评估用户的行为特征是否异常； 按照预设权重比，对所述第一异常行为分数和所述第二异常行为分数进行加权求和，得到第三异常行为分数； 根据所述第三异常行为分数确定所述目标行为特征是否异常。

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