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龙图腾网恭喜浙江省人力资源和社会保障信息中心;浙江省公众信息产业有限公司申请的专利基于深度学习的网络安全保护方法及系统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：CN118432852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202410349553.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于深度学习的网络安全保护方法及系统是由朱国耀;潘明俊;丁吉斌;何鸣涛;王津;何洋军设计研发完成，并于2024-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的网络安全保护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的网络安全保护方法及系统，涉及网络安全保护技术领域，该方法包括：获取网络设备互联结构；为目标网络构建多个异常捕捉器；通过异常捕捉器对目标网络进行联合数据监测，识别异常网络设备，提取异常网络设备的异常通信信息；以异常网络设备为中心，确定关联设备网，提取关联设备网中网络设备的关联通信信息；对异常通信信息和关联通信信息进行协同分析，生成安全防护策略，基于安全防护策略对网络进行安全防护。本发明解决现有技术所有的安全入侵都进行整体防护，缺乏针对性防护的技术问题，通过对异常通信信息和关联通信信息进行协同分析，生成针对性的安全防护策略，达到提高安全防护的针对性和有效性的技术效果。

本发明授权基于深度学习的网络安全保护方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的网络安全保护方法，其特征在于，所述方法包括：获取网络设备互联结构，其中，所述网络设备互联结构通过对目标网络的通信环境进行识别获取，所述网络设备互联结构中包括多个网络设备；基于所述网络设备互联结构为所述目标网络构建多个异常捕捉器，其中，所述多个异常捕捉器与多个网络设备一一对应；通过所述多个异常捕捉器对所述目标网络进行联合数据监测，识别异常网络设备，并提取所述异常网络设备的异常通信信息；以所述异常网络设备为中心，确定关联设备网，并提取所述关联设备网中网络设备的关联通信信息；对所述异常通信信息和关联通信信息进行协同分析，生成安全防护策略，基于所述安全防护策略对所述目标网络进行安全防护；基于所述网络设备互联结构为所述目标网络构建多个异常捕捉器，包括：在所述网络设备互联结构中锁定第一网络设备；收集所述第一网络设备的第一历史运行数据，根据全局运行标识对所述第一历史运行数据进行分类，获取多个第一历史运行数据组，并对多个第一历史运行数据组分别绑定对应的全局运行标识；分别对所述多个第一历史运行数据组中的第一历史运行数据进行设备运行标识，获取设备运行数据样本集和设备运行状态样本集，其中，设备运行标识包括正常运行标识与异常运行标识；基于所述全局运行标识、所述设备运行数据样本集和所述设备运行状态样本集，构建第一异常捕捉器，并将所述第一异常捕捉器部署于所述第一网络设备中；依次对网络设备互联结构中其余网络设备构建异常捕捉器，获取多个异常捕捉器。

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浙江省人力资源和社会保障信息中心;浙江省公众信息产业有限公司，其通讯地址为：310007 浙江省杭州市西湖区体育场路538号金祝大厦七楼；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”。