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龙图腾网获悉江苏省广播电视总台申请的专利基于机器学习的融媒体网安威胁感知与管控方法及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：CN120729653B 。

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：202511238860.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于机器学习的融媒体网安威胁感知与管控方法及系统是由吴昊;马晨阳;沈洲;甘少泽;张婧瑶;李建国;陈靖;王海欢设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的融媒体网安威胁感知与管控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的融媒体网安威胁感知与管控方法及系统，涉及融媒体网络安全技术领域，包括，采集融媒体网络的多源异构数据进行融合，构建数据节点间的异构关系图；基于聚类算法对节点进行划分，采用图嵌入方法生成每个节点的低维向量，为各节点分配伪标签及对应置信度；将历史标注样本与伪标签样本按置信度加权输入图注意力网络中进行半监督联合训练，获得威胁检测模型；重新执行聚类与伪标签更新，迭代更新模型；部署训练完成的威胁检测模型，实时对融媒体网络子图中的各节点输出威胁得分，并根据预设策略自动触发防护动作。本发明所述方法能够精准识别和评估威胁，自动化触发防护动作，显著提高了网络安全防护的实时性和准确性。

本发明授权基于机器学习的融媒体网安威胁感知与管控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的融媒体网安威胁感知与管控方法，其特征在于：包括，采集融媒体网络的多源异构数据进行融合，构建数据节点间的异构关系图； 基于聚类算法对节点进行划分，在所述异构关系图上采用图嵌入方法生成每个节点的低维向量，为各节点分配伪标签及对应置信度； 将历史标注样本与伪标签样本按置信度加权输入图注意力网络中进行半监督联合训练，获得威胁检测模型； 基于最新节点表示重新执行聚类与伪标签更新，迭代更新模型； 部署训练完成的威胁检测模型，实时对融媒体网络子图中的各节点输出威胁得分，并根据预设策略自动触发防护动作； 所述构建数据节点间的异构关系图包括，进行融媒体网络图结构建模，定义节点类型，在不同类型节点间根据业务联系和安全语义建立边关系；对采集到的每类节点与边，提取多维度特征； 所述节点类型包括用户节点、IP节点、设备节点、资源节点； 当新数据到达时，若节点尚未存在，则自动新增节点并初始化其特征；基于节点间交互类型赋予边属性与权重；对同一对节点的多次交互以带时间戳的边对象进行存储； 所述基于聚类算法对节点进行划分包括，将历史标注样本作为种子点，对节点行为数据进行聚类；通过算法划分节点行为数据为K个簇；对于已知部分威胁数据的种子点，使用半监督聚类算法，使用已标注的数据引导聚类过程；对每个节点行为数据计算聚类距离，并根据簇内距离最小的准则将节点行为数据划分到簇中； 对于无监督场景，使用轮廓系数评估聚类效果并选择K值； 为每个聚类簇分配标签，若一个簇包含已知威胁样本，则簇被标记为威胁；若簇内样本为正常样本，则标记为正常；对于没有显式标签的行为数据，使用软标签方式，依据其在簇内的距离，赋予威胁概率标签，得到伪标签样本。

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