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龙图腾网获悉广州钛动科技股份有限公司申请的专利基于深度学习的多层次动态威胁监测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：CN120074883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510122759.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于深度学习的多层次动态威胁监测系统是由苏展聪;陈琪钛设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的多层次动态威胁监测系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种基于深度学习的多层次动态威胁监测系统，其包括：数据采集模块获取网络流量、日志、用户行为数据样本及对应威胁标签。数据预处理模块对数据预处理得到第二样本，特征提取模块再生成各特征数据样本。接着，数据向量化模块将其转化为向量样本，语义序列构建模块分析跨语义关系并标注标签形成语义训练数据集。模型训练模块利用该数据集训练待训练模型，让其学习数据与标签关系并映射到网络参数，得到多层次动态威胁监测模型。最后，模型部署模块将模型部署在云服务器上，使其依据网络参数处理目标网络运行数据特征，预测网络安全威胁，保障网络安全。

本发明授权基于深度学习的多层次动态威胁监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多层次动态威胁监测系统，其特征在于，包括：前端电子设备以及后台服务器，所述前端电子设备上部署有数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、数据向量化模块、语义序列构建模块，所述后台服务器上部署有模型训练模块以及模型部署模块； 所述数据采集模块，调用基于跨平台开发框架和系统底层的监控接口，探测到系统底层，以实时捕获诸如用户的手势操作、系统级应用调用以及不同应用程序间的交互行为；基于差分隐私，在将所述交互行为关联到对应的用户主体上并添加噪声以生成第一用户行为数据样本；将所述第一用户行为数据样本添加到分布式账本中；基于设定的情境感知的动态标注机制，在所述分布式账本中标注出所述第一用户行为数据样本的网络安全威胁标签； 所述数据预处理模块，用于对第一网络流量数据样本、第一日志数据样本、第一用户行为数据样本进行预处理，以分别得到第二网络流量数据样本、第二日志数据样本、第二用户行为数据样本； 所述特征提取模块，用于对所述第二网络流量数据样本、第二日志数据样本、第二用户行为数据样本分别进行特征提取以生成流量特征数据样本、日志特征数据样本、行为特征数据样本； 所述数据向量化模块，用于分别对所述流量特征数据样本、日志特征数据样本、行为特征数据样本得到流量特征向量样本、日志特征向量样本、行为特征向量样本； 所述语义序列构建模块，用于对所述流量特征向量样本、日志特征向量样本、行为特征向量样本之间进行跨语义关系分析，得到跨语义关系图，并在所述跨语义关系图上标注所述网络安全威胁标签以形成语义训练数据集； 所述模型训练模块，用于调用所述语义训练数据集对待训练的深度学习模型进行训练，以使得所述深度学习模型学习所述第一网络流量数据样本、第一日志数据样本、第一用户行为数据样本与对应网络安全威胁标签之间的关系，并将所述关系映射到所述深度学习模型的网络参数上以得到多层次动态威胁监测模型； 所述模型部署模块，用于将所述多层次动态威胁监测模型部署在所述后台服务器上，以使得所述多层次动态威胁监测模型基于其网络参数对目标网络的运行数据特征提取处理以预测所述目标网络发生的网络安全威胁； 其中，基于设定的情境感知的动态标注机制，在分布式账本中标注出第一用户行为数据样本的网络安全威胁标签，定义以下变量来衡量相关情境因素：设表示网络的安全状态指标，表示用户所在的业务操作场景指标，表示系统的资源使用情况指标，构建一个基于情境感知的威胁评估函数来确定是否标注为威胁以及对应的威胁标签，威胁标签用L表示，取值为0表示无威胁，1表示存在低级别威胁，2表示存在中级别威胁，3表示存在高级别威胁： 其中，、、是根据经验和实际安全需求设定的阈值，不同的阈值区间划分对应不同的威胁级别判断。

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广州钛动科技股份有限公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市天河区华观路时代E-PARK 8栋02(钛动科技中心)；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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