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龙图腾网恭喜湘潭大学申请的专利一种基于潜在扩散模型的端口信息生成方法与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：CN119484157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202510041437.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于潜在扩散模型的端口信息生成方法与装置是由谢勇;陈雅竹;李澄清设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于潜在扩散模型的端口信息生成方法与装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于潜在扩散模型的端口信息生成方法与装置，包括以下步骤：步骤1：训练潜在扩散模型和向量量化变分自编码器模型；步骤2：获取需要生成端口信息的网络设备的IP地址及初始数据；步骤3：生成每个网络设备的端口矩阵的潜在变量；步骤4：解码得到对应的每个网络设备的端口矩阵。本发明通过潜在扩散模型生成的端口矩阵能够更精确地反映输入条件IP地址的特征，从而提高了端口配置的准确性和可预测性；本发明采用深度学习技术生成端口矩阵，从而提升了端口生成和配置的效率；本发明生成的端口矩阵能够更好地适应网络安全策略和漏洞扫描需求，有效降低了潜在安全风险，提升了网络系统的整体安全性和稳定性。

本发明授权一种基于潜在扩散模型的端口信息生成方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于潜在扩散模型的端口信息生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过获取的网络设备的训练样本对潜在扩散模型和向量量化变分自编码器模型进行训练，完成对潜在扩散模型和向量量化变分自编码器模型的训练；步骤1具体为：1.1构建潜在扩散模型及向量量化变分自编码器模型，所述潜在扩散模型由嵌入模块和U-Net模块组成，所述向量量化变分自编码器模型由编码器、解码器和码书组成；1.2获取训练样本，训练样本包括n个网络设备的样本端口信息、所述n个网络设备的样本IP地址，每个所述样本端口信息的标签噪声，其中n为大于等于1的整数；1.3将训练样本的每个网络设备的端口信息均编码为样本端口矩阵，再将编码得到的n个样本端口矩阵合并为一个三维端口矩阵张量，通过三维端口矩阵张量对向量量化变分自编码器模型进行训练，得到三维端口矩阵的潜在变量张量及完成对向量量化变分自编码器模型的训练；1.4将训练样本的每个样本IP地址依次执行数值化、编码并拓展维度的操作，得到每个样本IP地址的64*64的张量，再将得到的多个样本IP地址的64*64的张量合并为三维IP地址张量，三维IP地址张量的维度与步骤1.3中的三维端口矩阵的潜在变量张量的维度一致；1.5利用步骤1.3得到的三维端口矩阵的潜在变量张量和步骤1.4得到的三维IP地址张量，训练潜在扩散模型，从而完成对潜在扩散模型的训练；步骤2：获取需要生成端口信息的网络设备的IP地址，将标准正态分布中采样得到的噪声及时间步长作为初始数据；步骤3：将步骤2获取的每个网络设备的IP地址及初始数据均输入至潜在扩散模型中进行迭代，生成对应的每个网络设备的端口矩阵的潜在变量；步骤4：对步骤3生成的每个网络设备的端口矩阵的潜在变量用向量量化变分自编码器模型的解码器进行解码得到对应的每个网络设备的端口矩阵。

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