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龙图腾网获悉国网陕西省电力有限公司信息通信公司申请的专利基于多源数据的智能关联与全局态势的风险监测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：CN120675823B 。

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：202511180622.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于多源数据的智能关联与全局态势的风险监测方法是由王智峰;任晓龙;雷大洋;李丽莉;肖莎;鲁浩;屈英佼;张之琛设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据的智能关联与全局态势的风险监测方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全技术领域，尤其涉及基于多源数据的智能关联与全局态势的风险监测方法，包括：获取多源异构数据集；对所述多源异构数据集进行预处理，获取预处理后的多源数据；根据所述多源数据，获取攻击行为关联图谱，使用图神经网络对关联图谱进行异常检测，获取显式的攻击链路和潜在的攻击链路；基于所述显式的攻击链路和潜在的攻击链路，获取网络安全态势动态图；根据所述网络安全态势动态图生成风险评估报告，并触发相应的安全策略，根据所述安全策略进行风险监测。本发明显著提升了威胁检测的精准度和响应速度，增强了全局网络安全态势感知能力，为复杂网络环境下的安全防护提供了一种智能化解决方案。

本发明授权基于多源数据的智能关联与全局态势的风险监测方法在权利要求书中公布了：1.基于多源数据的智能关联与全局态势的风险监测方法，其特征在于，包括： 获取多源异构数据集； 获取所述多源异构数据集包括： 通过多种协议收集网络设备、安全设备、服务器的日志信息、状态信息、本地闪存数据及威胁情报数据，形成初始多源异构数据集； 采用分区策略对所述初始多源异构数据集进行分区，获取所述多源异构数据集； 对所述多源异构数据集进行预处理，获取预处理后的多源数据； 对所述多源异构数据集进行预处理，获取预处理后的多源数据包括： 对所述多源异构数据集进行清洗、去重和格式标准化处理，获取初始处理后的多源数据，所述初始处理后的多源数据包括结构化数据和非结构化数据； 利用正则化法对所述结构化数据进行解析，获取目标数据，并将目标数据进行格式统一，获取处理后的结构化数据； 利用词嵌入法将所述非结构化数据转化为向量，获取处理后的非结构化数据； 利用孤立森林法去除处理后的结构化数据和处理后的非结构化数据中的异常数据点，获取预处理以后的多源数据； 利用正则化法对所述结构化数据进行解析，获取目标数据，并将目标数据进行格式统一，获取处理后的结构化数据包括： 其中，*为正则表达式解析函数，为原始日志，为解析后的结构 化数据，为预定义的标准化模板，为处理后的结构化数据，*为数据格式统一函数； 利用词嵌入法将所述非结构化数据转化为向量包括： 其中，为非结构化日志文本，为非结构化日志文本的向量表示，*为 词嵌入函数； 根据所述多源数据，获取攻击行为关联图谱，使用图神经网络对关联图谱进行异常检测，获取显式的攻击链路和潜在的攻击链路； 根据所述多源数据，获取所述攻击行为关联图谱包括： 基于图计算模型，将所述多源数据中的实体建模为节点，事件关系建模为边，并计算边权重，获取所述攻击行为关联图谱； 使用图神经网络对关联图谱进行异常检测，获取潜在的攻击链路包括： 使用所述图神经网络对关联图谱进行异常检测，获取异常节点； 利用贝叶斯模型计算所述异常节点形成的路径中的攻击路径的概率，获得显式的攻击链路； 对所述关联图谱进行频繁子图挖掘，获取潜在的攻击链路； 基于所述显式的攻击链路和潜在的攻击链路，获取网络安全态势动态图； 基于所述显式的攻击链路和潜在的攻击链路，获取网络安全态势动态图的方法为： 其中，为融合后的数据，为当前时刻的实时数据，为历史数 据，为权重系数； 根据所述网络安全态势动态图生成风险评估报告，并触发相应的安全策略，根据所述安全策略进行风险监测； 根据所述网络安全态势动态图生成风险评估报告，并触发相应的安全策略包括： 根据所述网络安全态势动态图，利用贝叶斯模型计算风险概率； 根据所述风险概率，生成评估报告； 基于所述评估报告，触发相应的安全策略。

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陕西省电力有限公司信息通信公司，其通讯地址为：710000 陕西省西安市高新区科技六路35号1幢101室；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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