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龙图腾网获悉泰山学院申请的专利一种基于人工智能的网络安全威胁智能识别与防御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：CN120017411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510391806.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于人工智能的网络安全威胁智能识别与防御方法是由张雷;张国锋;冯玲;段西强;徐健;张岩设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的网络安全威胁智能识别与防御方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的网络安全威胁智能识别与防御方法，S1.从网络安全系统中采集网络流量数据、用户行为数据和系统日志数据，输出最终收敛的网络特征数据集合；S2.对网络特征数据集合应用超熵差分进化算法进行全局优化搜索，生成经超熵差分进化优化后的网络特征数据；S3.利用经超熵差分进化优化后的网络特征数据构建基于变分贝叶斯推理的网络流量异常检测概率模型；S4.将网络特征数据集合输入至网络流量异常检测概率模型，评估异常行为的风险概率；S5.基于检测结果生成自适应防御策略，并形成防御策略数据。本发明提高了网络安全系统的整体稳定性和防御能力。

本发明授权一种基于人工智能的网络安全威胁智能识别与防御方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的网络安全威胁智能识别与防御方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.从网络安全系统中采集网络流量数据、用户行为数据和系统日志数据，并对所采集的网络数据集进行数据清洗、归一化、特征提取和降维处理，输出最终收敛的网络特征数据集合； S2.对网络特征数据集合应用超熵差分进化算法进行全局优化搜索，通过引入超熵机制动态调整种群进化参数，实现网络特征的最优子集选择和降维优化，并生成经超熵差分进化优化后的网络特征数据； S3.利用经超熵差分进化优化后的网络特征数据构建基于变分贝叶斯推理的网络流量异常检测概率模型，通过变分推理方法对网络特征数据的潜在概率分布进行近似推断； S4.将网络特征数据集合输入至网络流量异常检测概率模型，利用网络流量异常检测概率模型对网络数据进行实时推断和异常行为分析，识别出存在的零日攻击风险的异常数据模式，并评估异常行为的风险概率； S5.基于检测结果生成自适应防御策略，所述自适应防御策略包括对异常流量进行自动封堵、对可疑端口进行限制、对受感染节点进行动态隔离以及对网络安全管理员进行实时告警，并形成防御策略数据。

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泰山学院，其通讯地址为：271000 山东省泰安市东岳大街525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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