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龙图腾网获悉湖南青木智慧科技有限公司申请的专利基于云计算的网络安全风险控制方法、装置和电子设备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：CN119276577B 。

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：202411412733.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于云计算的网络安全风险控制方法、装置和电子设备是由陈俊旭;陈品妍;何瑶;陈鑫锐设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云计算的网络安全风险控制方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及网络安全领域，其具体地公开了一种基于云计算的网络安全风险控制方法、装置和电子设备，其首先获取由云计算平台采集的历史网络攻击告警信息、系统日志数据和用户登录行为数据，然后利用深度学习技术，对三者进行特征提取和关联分析，最后通过分类器得到分类结果，以得到网络安全风险等级标签，从而识别潜在的安全威胁，减少低风险告警和误报，进而优化告警处理效率，增强系统的可解释性和透明度，提高系统的实时性和可扩展性。

本发明授权基于云计算的网络安全风险控制方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的网络安全风险控制方法，其特征在于，包括：获取由云计算平台采集的历史网络攻击告警信息、系统日志数据和用户登录行为数据；从所述由云计算平台采集的历史网络攻击告警信息、所述系统日志数据和所述用户登录行为数据中提取攻击模式识别关联特征向量和用户登录行为数据关联特征向量；基于所述攻击模式识别关联特征向量和所述用户登录行为数据关联特征向量，得到网络安全风险等级标签；其中，基于所述攻击模式识别关联特征向量和所述用户登录行为数据关联特征向量，得到网络安全风险等级标签，包括：融合所述攻击模式识别关联特征向量和所述用户登录行为数据关联特征向量以得到风险等级判断分类特征向量；提取分类器中的学习参数矩阵的各个行向量作为攻击风险学习参数行向量的集合；计算所述风险等级判断分类特征向量与所述攻击风险学习参数行向量的集合中的各个攻击风险学习参数行向量之间的攻击风险熵退化最大化模拟值以得到攻击风险熵退化最大化模拟值的集合；基于各个攻击风险熵退化最大化模拟值与预设阈值之间的比较，对所述学习参数矩阵进行门控剪枝处理以得到攻击风险学习参数熵退化优化矩阵；将风险等级判断分类特征向量与攻击风险学习参数熵退化优化矩阵进行矩阵相乘以得到稀疏优化风险等级判断分类特征向量；将所述稀疏优化风险等级判断分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示网络安全风险等级标签。

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