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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利基于时空双模态的专网弹性安全态势感知方法及装置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：CN121463041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511722072.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于时空双模态的专网弹性安全态势感知方法及装置是由张海君;王冰茹;从宇;王丽娜;张静璇;马旭;吴子君;詹争亮设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空双模态的专网弹性安全态势感知方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于时空双模态的专网弹性安全态势感知方法及装置，涉及无线通信网络安全技术领域。方法包括：基于孤立森林算法以及时序预测模型，根据安全核心数据进行时空稳定性融合分析，并构建安全增强数据；根据安全增强数据以及移动特征数据进行威胁行为判断，并对初始风险特征权重进行动态优化，获得优化风险特征权重；使用二分K‑means聚类算法进行聚类划分，基于预设的安全态势阈值以及优化风险特征权重，对划分结果进行关联映射，获得安全态势标签集合；基于主成分分析法，根据安全核心数据以及安全态势标签集合进行安全态势感知可视化。本发明是一种基于时空双模态的效率高且鲁棒性强的专网弹性安全态势感知方法。

本发明授权基于时空双模态的专网弹性安全态势感知方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时空双模态的专网弹性安全态势感知方法，其特征在于，所述方法包括： 通过5G网络终端设备、网络基站和应用服务器进行数据采集，获得原始安全核心数据；对原始安全核心数据进行归一化处理，获得安全核心数据； 基于孤立森林算法以及时序预测模型，根据安全核心数据进行时空稳定性融合分析，获得时空稳定性数据；将时空稳定性数据添加到安全核心数据，获得安全增强数据； 其中，所述基于孤立森林算法以及时序预测模型，根据安全核心数据进行时空稳定性融合分析，获得时空稳定性数据，包括： 根据安全核心数据，通过时序预测模型进行实时数据预测，获得预测安全核心数据； 根据安全核心数据以及预测安全核心数据进行计算，得到重构误差集合； 根据重构误差集合，使用四分位距法进行计算，得到动态异常阈值； 基于动态异常阈值，根据重构误差集合进行时序异常判断，获得时序异常数据集合以及时序正常数据集合； 根据安全核心数据，使用孤立森林算法进行实时空间异常检测，获得空间异常数据集合以及空间正常数据集合； 根据时序异常数据集合、时序正常数据集合、空间异常数据集合和空间正常数据集合进行时空稳定性融合分析，获得时空稳定数据集合； 基于时空稳定数据集合，根据重构误差集合以及动态异常阈值进行计算，得到时空稳定性得分集合；将时空稳定性得分集合确定为时空稳定性数据； 获取移动特征数据；基于预设的移动速度阈值以及带宽使用率阈值，根据安全增强数据以及移动特征数据进行威胁行为判断，获得安全威胁判断结果；根据安全威胁判断结果，对初始风险特征权重进行动态优化，获得优化风险特征权重； 其中，所述根据安全威胁判断结果，对初始风险特征权重进行动态优化，获得优化风险特征权重，包括： 所述初始风险特征权重包括设备状态权重0.15、威胁情报权重0.35、安全事件权重0.25、网络流量权重0.15和时空稳定性权重0.1； 所述优化风险特征权重包括第一优化风险特征权重、第二优化风险特征权重或第三优化风险特征权重； 当安全威胁判断结果为仅移动增强时，所述优化风险特征权重为第一优化风险特征权重；所述第一优化风险特征权重包括第一设备状态权重0.05、第一威胁情报权重0.35、第一安全事件权重0.25、第一网络流量权重0.2和第一时空稳定性权重0.15； 当安全威胁判断结果为仅负载升高时，所述优化风险特征权重为第二优化风险特征权重；所述第二优化风险特征权重包括第二设备状态权重0.15、第二威胁情报权重0.2、第二安全事件权重0.35、第二网络流量权重0.15和第二时空稳定性权重0.15； 当安全威胁判断结果为移动增强且负载升高时，所述优化风险特征权重为第三优化风险特征权重；所述第三优化风险特征权重包括第三设备状态权重0.05、第二威胁情报权重0.2、第二安全事件权重0.35、第二网络流量权重0.2和第二时空稳定性权重0.2； 根据安全增强数据，使用二分K-means聚类算法进行聚类划分，获得第三子簇安全数据、第四子簇安全数据和第五子簇安全数据； 基于预设的安全态势阈值以及优化风险特征权重，根据第三子簇安全数据、第四子簇安全数据和第五子簇安全数据进行关联映射，获得安全态势标签集合； 基于主成分分析法，根据安全核心数据以及安全态势标签集合进行安全态势感知可视化。

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