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龙图腾网获悉厦门多多云技术创新研究院有限公司申请的专利一种用于计算机的网络数据风险评估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：CN119449432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411598002.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种用于计算机的网络数据风险评估系统是由赵玺;郑家豪设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于计算机的网络数据风险评估系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于计算机的网络数据风险评估系统，本发明涉及数据安全监测技术领域，包括数据监测平台，所述数据监测平台通信连接有数据采集模块、数据预处理模块、异常检测模块、威胁评估模块、自动告警模块、响应策略生成模块以及报告生成模块，其中，各模块间电信号连接。该用于计算机的网络数据风险评估系统，通过集成异常检测、威胁评估、响应策略生成和自动告警功能，实现了对网络威胁的快速检测和响应，利用机器学习技术进行异常模式识别，发现潜在的安全威胁，提高了对异常行为的识别准确性，此外，自动触发预设的防护措施，从而在检测到高危威胁时迅速响应，减少安全事件对系统的损害。

本发明授权一种用于计算机的网络数据风险评估系统在权利要求书中公布了：1.一种用于计算机的网络数据风险评估系统，包括数据监测平台，其特征在于，所述数据监测平台通信连接有如下模块，其中：数据采集模块，从各种网络设备和系统中收集各种原始数据，包括流量数据、日志文件、系统状态信息；数据预处理模块，用于对采集到的原始数据进行预处理，并从预处理后的数据中提取出用于风险评估的异常特征，得到异常网络流量特征集和异常系统状态特征集；异常检测模块，采用机器学习算法结合异常特征对预处理后的数据进行异常模式识别，发现潜在的安全威胁，根据网络流量数据的时间序列特点，结合时间序列分析算法和异常网络流量数据训练网络流量分析模型，以分析网络流量的异常程度；根据系统状态信息的静态特征和动态特征，结合异常系统状态信息训练系统状态分析模型，利用聚类算法识别异常系统配置及行为；结合网络流量分析模型的输出和异常网络流量数据，得到流量评估指数，分析网络流量的异常程度，结合系统状态分析模型的输出和异常系统状态信息，得到状态评估指数，衡量系统的健康状况及异常趋势；威胁评估模块，用于评估其潜在威胁程度，包括：遍历日志文件中的历史异常行为数据，将流量评估指数和状态评估指数与历史异常行为数据相结合，分析异常行为与流量评估指数以及状态评估指数的关联性，并对流量评估指数和状态评估指数进行加权计算，得到异常威胁评估系数；匹配设定的风险等级与异常威胁评估系数的计算结果，为不同的风险等级预设相对应的风险阈值；输出异常威胁评估系数的计算结果和不同风险等级的匹配关系，得到异常威胁序列；输入采集到的网络流量数据、系统状态信息的实时数据，计算异常威胁评估系数的结果，结合预设的风险阈值，匹配相应的风险等级，以评估异常行为的潜在威胁程度；自动告警模块，持续监控网络状态，对异常情况进行实时监控和告警；响应策略生成模块，用于根据威胁评估结果，自动生成及推荐相应等级的防护策略。

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