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龙图腾网获悉四川诺特科技有限公司申请的专利一种用于RIS相控阵网络部署的设备终端鉴别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：CN120455069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510580248.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种用于RIS相控阵网络部署的设备终端鉴别方法是由冯明生;罗伟设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于RIS相控阵网络部署的设备终端鉴别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于RIS相控阵网络部署的设备终端鉴别方法，涉及终端检测领域，该方法包括：步骤S1：收集目标鉴别终端的初始特征集，监测目标鉴别终端遭受的异常攻击行为；步骤S2：构建局部离群方法筛出有效攻击行为，标注出复合特征集；步骤S3：构建机器学习模型将初始特征集与复合特征集进行混合聚类计算，将最终结果标注为关联度标量；步骤S4：对关联度标量设置动态阈值策略判定目标鉴别终端是否需重新鉴别。本发明通过在初始攻击响应滞后期内继续监测潜在的异常攻击行为，引入局部离群检测方法实时捕捉动态变化，具有确保RIS相控阵网络终端只针对有影响的攻击行为进行重新鉴别的优点和提高对潜在二次攻击识别精度的有益效果。

本发明授权一种用于RIS相控阵网络部署的设备终端鉴别方法在权利要求书中公布了：1.一种用于RIS相控阵网络部署的设备终端鉴别方法，其特征在于，该方法包括： 步骤S1：监测RIS相控阵系统中遭受初始网络攻击的目标鉴别终端，收集目标鉴别终端中的初始特征集，在对初始网络攻击进行鉴别的响应滞后时间段内监测目标鉴别终端遭受的异常攻击行为； 步骤S2：构建局部离群方法用以在异常攻击行为中按照生效程度筛出有效攻击行为，提取有效攻击行为生效时所对应目标鉴别终端的初始特征集，并标注为复合特征集； 步骤S3：构建机器学习模型，使用机器学习模型按照有效攻击行为将初始特征集与复合特征集进行混合聚类计算，将最终生成结果标注为表示目标鉴别终端特征的关联度标量； 步骤S4：设置动态阈值策略用以对关联度标量进行鉴别判定，将不符合动态阈值策略的关联度标量对应的有效攻击行为判定为与初始网络攻击之间无有效关联，判定目标鉴别终端无需重新鉴别；将符合动态阈值策略的关联度标量对应的有效攻击行为判定为与初始网络攻击之间存在有效关联，判定目标鉴别终端需重新鉴别。

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四川诺特科技有限公司，其通讯地址为：610095 四川省成都市中国(四川)自由贸易试验区成都高新区府城大道西段399号9栋14层6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”。

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