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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于安全行为语义分析的多源日志关联融合方法、系统、设备及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：CN120146059B 。

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：202510236487.1，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于安全行为语义分析的多源日志关联融合方法、系统、设备及介质是由刘杨;罗子安;尚锦奥;张世龙;刘烃;贺彤;杨欣雨;牛有锋;姜庆斌;赵亮亮;姜宝翔;王云设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于安全行为语义分析的多源日志关联融合方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于安全行为语义分析的多源日志关联融合方法、系统、设备及介质，包括：将获取得到的原始多源主机日志作为预构建的BERT基础模型的输入，得到每条日志文本对应的属性；构建原始多源主机日志文本对应的初步关联关系图；利用自定义日志语义描述性属性将原始多源主机日志文本进行映射处理，得到深层次语义属性空间；利用得到的初步关联关系图和深层次语义属性空间构建深层次语义信息关联图；将得到的深层次语义信息关联图进行聚类分析，得到多个子社群；将得到的多个子社群进行语义融合特征，得到原始多源主机日志对应的安全事件描述；本发明不仅有效解决了多源异构日志中信息缺失和语义理解困难的问题，还显著提升了日志的关联分析能力。

本发明授权一种基于安全行为语义分析的多源日志关联融合方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于安全行为语义分析的多源日志关联融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，将获取得到的原始多源主机日志作为预构建的BERT基础模型的输入，得到每条日志文本对应的属性； 步骤2，利用自定义日志基础属性对原始多源主机日志进行初步关联，构建得到原始多源主机日志文本对应的初步关联关系图； 利用自定义日志语义描述性属性将原始多源主机日志文本进行映射处理，得到深层次语义属性空间； 步骤3，利用得到的初步关联关系图和深层次语义属性空间构建深层次语义信息关联图； 步骤4，将得到的深层次语义信息关联图进行聚类分析，得到多个子社群； 步骤5，将得到的多个子社群进行语义融合特征，得到原始多源主机日志对应的安全事件描述； 利用自定义日志基础属性对原始多源主机日志进行初步关联，构建得到原始多源主机日志对应的初步关联关系图，具体方法是： 自定义得到的日志基础属性为在安全行为分析中，用于标识和描述日志中关键信息的核心字段，且该属性具有唯一标识性，能够反映日志记录的基本特征； 利用日志间安全行为基础属性的交集对原始多源主机日志进行初步关联，得到原始多源主机日志对应的初步关联关系图； 利用自定义日志语义描述性属性将原始多源主机日志文本进行映射处理，得到深层次语义属性空间，具体方法是： 自定义得到的日志语义描述性属性为原始多源主机日志中具有自然语言特征的属性，且该属性因原始多源主机日志的来源不同而对相同事件的描述存在差异； 基于自定义的语义描述属性将原始多源安全日志进行映射处理，得到深层次语义属性空间； 深层次语义信息关联图的节点为深层次语义属性空间中日志语义描述性属性相同的日志文本集合；深层次语义信息关联图的边为两个深层次语义节点中包含的日志文本间的基础属性关联关系，深层次语义信息关联图边的权重为基础属性关联关系的数量； 将得到的多个子社群进行语义融合特征，得到原始多源主机日志对应的安全事件描述，具体方法是： 基于ICIO框架的提示设计方法，将得到的多个子社群进行语义融合特征，得到原始多源主机日志关联融合的结果以及对应的安全事件描述。

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