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龙图腾网获悉领信数科信息技术有限公司申请的专利一种自适应风险防御方法、装置、设备和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：CN121418207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511983410.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种自适应风险防御方法、装置、设备和介质是由汪浩;张震宇;史俊华设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应风险防御方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种自适应风险防御方法、装置、设备和介质，涉及信息网络安全技术领域，通过获取信息系统的运行数据；基于运行数据，采用动态基线模型预测运行数据的动态基线；基于动态基线，采用多维度异常检测模型，确定运行数据的异常检测数据；基于异常检测数据，确定异常检测数据对应的响应措施，以提高检测准确率，增加感知范围的同时保证了对攻击的抑制与业务的连续性。

本发明授权一种自适应风险防御方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种自适应风险防御方法，其特征在于，包括： 获取信息系统的运行数据； 基于所述运行数据，采用动态基线模型预测所述运行数据的动态基线；其中，所述动态基线模型是，基于所述运行数据，确定所述运行数据的趋势特征、季节特征和残差特征；基于所述趋势特征和所述残差特征，确定所述运行数据的条件均值；基于所述残差特征，确定所述运行数据的条件方差；基于所述条件均值和所述条件方差，得到当前时刻的动态基线；其中，采用动态基线模型预测所述运行数据的动态基线，包括：通过局部加权回归散点平滑子模型提取所述运行数据的趋势特征、通过循环子序列平滑子模型提取所述运行数据的季节特征，以及基于所述运行数据、所述趋势特征和所述季节特征确定所述残差特征；基于所述趋势特征和所述残差特征，采用指数加权移动平均子模型预测所述运行数据的下一时刻的所述条件均值；基于所述残差特征，采用广义自回归条件异方差子模型预测所述运行数据的下一时刻的所述条件方差；基于所述条件均值和所述条件方差，采用高斯分布得到所述运行数据当前时刻的动态基线； 基于所述动态基线，采用多维度异常检测模型，确定所述运行数据的异常检测数据；其中，所述多维度异常检测模型是，通过全局检测子模型确定所述运行数据的全局点异常特征；通过局部检测子模型确定所述运行数据的上下文异常特征；通过均值检测子模型确定所述运行数据的集体异常特征；基于所述全局点异常特征、所述上下文异常特征和所述集体异常特征，确定所述运行数据的异常检测数据；其中，确定所述运行数据的异常检测数据，包括：基于所述全局点异常特征、所述上下文异常特征和所述集体异常特征，确定所述全局点异常特征的第一风险数据和第一决策结果、所述上下文异常特征的第二风险数据和第二决策结果，以及所述集体异常特征的第三风险数据和第三决策结果；基于所述第一风险数据和第一权重、所述第二风险数据和第二权重以及所述第三风险数据和第三权重，确定所述运行数据的最终风险数据；基于所述第一决策结果和所述第一权重、所述第二决策结果和所述第二权重、所述第三决策结果和所述第三权重、以及决策阈值，确定所述运行数据的最终决策结果；基于所述最终风险数据和所述最终决策结果，确定所述运行数据的异常检测数据； 基于所述异常检测数据，确定所述异常检测数据对应的响应措施。

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