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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司申请的专利网络安全威胁检测方法、装置、设备及存储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：CN121125348B 。

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：202511650422.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权网络安全威胁检测方法、装置、设备及存储介质是由朱国威;代荡荡;李晶;周煜廷;郭峰;冯浩;郭岳设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络安全威胁检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种网络安全威胁检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取多源安全数据，并对多源安全数据进行预处理，获得预处理后的多源安全数据；对预处理后的多源安全数据进行特征提取，并将特征提取结果进行关联，获得多维威胁特征表示；根据多维威胁特征表示构建威胁知识图谱，并将威胁知识图谱输入至预设时空图神经网络模型，获得网络安全威胁检测结果。由于本发明实现了对多源安全数据进行融合，并利用预设时空图神经网络模型对威胁知识图谱中的时序与空间依赖进行联合推理，获得网络安全威胁检测结果，相比于现有技术，本发明提高了对网络安全威胁的检测能力和检测效率。

本发明授权网络安全威胁检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络安全威胁检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多源安全数据，并对所述多源安全数据进行预处理，获得预处理后的多源安全数据； 对所述预处理后的多源安全数据进行特征提取，并将特征提取结果进行关联，获得多维威胁特征表示； 根据所述多维威胁特征表示构建威胁知识图谱，并将所述威胁知识图谱输入至预设时空图神经网络模型，获得网络安全威胁检测结果； 所述对所述预处理后的多源安全数据进行特征提取，并将特征提取结果进行关联，获得多维威胁特征表示的步骤，包括： 基于Transformer架构建立分层特征提取网络模型，所述分层特征提取网络模型包括卷积网络层、长短期记忆网络层和图网络层； 利用所述分层特征提取网络模型对所述预处理后的多源安全数据进行特征提取，获得特征提取结果； 基于所述特征提取结果，通过跨模态注意力机制将所述特征提取结果进行关联，获得多维威胁特征表示； 所述根据所述多维威胁特征表示构建威胁知识图谱，并将所述威胁知识图谱输入至预设时空图神经网络模型，获得网络安全威胁检测结果的步骤，包括： 确定所述多维威胁特征表示中的网络实体和交互关系，并基于所述网络实体和所述交互关系构建威胁知识图谱； 通过所述预设时空图神经网络模型中的时间卷积算子分析所述威胁知识图谱的时序模式； 通过所述预设时空图神经网络模型中的空间卷积算子获取所述威胁知识图谱的拓扑特征； 基于所述时序模式和所述拓扑特征获得网络安全威胁检测结果。

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