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龙图腾网恭喜博智安全科技股份有限公司申请的专利基于人工智能的网络攻防决策支持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：CN119155099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411573390.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于人工智能的网络攻防决策支持方法及系统是由王力;傅涛;张阿里布米;王健;陈芳;陈泽凡设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的网络攻防决策支持方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的网络攻防决策支持方法及系统，涉及网络攻防技术领域，包括获取网络拓扑信息和设备配置信息，构建网络环境数字孪生模型，采集网络流量数据和安全日志，利用深度学习模型提取特征，生成网络安全态势评估报告，利用图神经网络分析所述攻击图谱，识别目标节点并生成初始防御策略集，基于防御策略的有效性评估结果，使用多目标优化算法生成多个候选防御方案，对所述候选防御方案进行安全性和可行性分析，选择最优防御方案，将所述最优防御方案细化为具体的实施步骤，生成应对不同攻击情况的备选方案，将最优防御方案及备选方案通过可视化界面呈现，并提供决策依据和风险评估报告。

本发明授权基于人工智能的网络攻防决策支持方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的网络攻防决策支持方法，其特征在于，包括：获取网络拓扑信息和设备配置信息，构建网络环境数字孪生模型，采集网络流量数据和安全日志，利用深度学习模型提取特征，生成网络安全态势评估报告，基于所述网络安全态势评估报告和预设攻击模式库，使用强化学习算法模拟攻击路径，生成攻击图谱；利用图神经网络分析所述攻击图谱，识别目标节点并生成初始防御策略集，将所述初始防御策略集应用于网络环境数字孪生模型，通过对抗生成网络进行多轮攻防演练，评估每个防御策略的有效性；基于防御策略的有效性评估结果，使用多目标优化算法生成多个候选防御方案，对所述候选防御方案进行安全性和可行性分析，选择最优防御方案，将所述最优防御方案细化为具体的实施步骤，包括设备配置调整、网络架构优化和安全策略更新，同时对所述最优防御方案进行情景分析，生成应对不同攻击情况的备选方案，将最优防御方案及备选方案通过可视化界面呈现，并提供决策依据和风险评估报告；获取网络拓扑信息和设备配置信息，构建网络环境数字孪生模型，采集网络流量数据和安全日志，利用深度学习模型提取特征，生成网络安全态势评估报告，基于所述网络安全态势评估报告和预设攻击模式库，使用强化学习算法模拟攻击路径，生成攻击图谱包括：采集网络拓扑信息和设备配置信息，通过主动探测协议获取设备型号、操作系统版本、开放端口信息，通过被动监听获取网络流量数据，提取账号信息和安全策略信息，构建包含物理层、网络层、应用层和数据层的多层次网络环境数字孪生模型；基于所述多层次网络环境数字孪生模型，持续采集网络流量数据和安全日志，提取流量元数据特征和日志多维特征，采用时间序列异常检测算法识别异常流量模式，使用多变量相关性分析方法检测异常事件关联，通过图嵌入算法将网络拓扑结构转化为低维向量表示，利用图神经网络模型提取全局网络安全态势特征；计算资产重要性权重、威胁频次系数、脆弱点分布密度和攻击强度指数，构建网络安全态势量化评估矩阵，利用层次分析法计算主观权重，同时使用熵权法计算客观权重，将主观权重与客观权重进行加权平均得到综合权重，基于综合权重计算网络安全态势得分，生成网络安全态势评估报告；基于所述网络安全态势评估报告，构建网络攻防领域知识图谱，将系统漏洞、错误配置、弱密码和访问控制缺陷表示为网络攻防领域知识图谱中的节点和关系，使用本体推理规则扩展攻防知识；将网络攻击过程建模为马尔可夫决策过程，定义状态空间、动作空间和转移概率，设计包含攻击成功率、资源消耗和隐蔽性的多目标奖励函数，利用所述网络攻防领域知识图谱中的攻防知识初始化策略网络，通过深度强化学习算法迭代优化攻击决策，生成最优攻击路径和攻击图谱；将所述初始防御策略集应用于网络环境数字孪生模型，通过对抗生成网络进行多轮攻防演练，评估每个防御策略的有效性包括：在网络环境数字孪生模型中，构建防御博弈模型，其中博弈参与者包括攻防双方的行为，并定义策略空间和收益函数，将初始防御策略集应用于防御博弈模型；设计调度算法，实时监测网络环境数字孪生模型中虚拟节点的计算资源、存储空间和网络状态，获取监测数据，根据所述监测数据，动态调整初始防御策略集中防御组件的部署和状态，得到调整后的防御策略集；利用对抗生成网络在网络环境数字孪生模型中进行多轮攻防演练，模拟攻防对抗过程，在模拟攻防对抗过程中，将防御节点设置为分布式参与者，通过防御节点之间共享情报和协同工作，计算分布式防御策略；采用多阶段博弈模型，将模拟攻防对抗过程划分为多个阶段，在每个阶段分析局部最优策略，得到阶段性分析结果，根据阶段性分析结果，推断攻击者的下一步行为，并相应调整分布式防御策略，形成优化后的防御策略，并对所述优化后的防御策略进行量化分析，评估每个防御策略的有效性，最终得到评估结果。

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