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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种多维度TTP特征学习补全方法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：CN120123661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510592719.7，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种多维度TTP特征学习补全方法是由田志宏;胡敏君;周盈海;鲁辉;刘园;李默涵;孙彦斌;苏申;张乐君;仇晶设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多维度TTP特征学习补全方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多维度TTP特征学习补全方法，涉及网络空间安全领域，所述的方法通过获取日志数据并定义异构图，根据攻击行为的不同划分若干个维度，对每个维度的特征进行提取，进而构建更为全面的TTP攻击行为模型，在采用异构图卷积网络HGCN作为卷积层，进行异构图节点嵌入的信息更新，引入注意力机制模型为每对邻居节点计算动态的相对权重，完成对攻击链的补全行为，从而提高了多维度特征的分析建模能力。本发明改善了目前攻击组织分析方法缺乏多维度特征的综合建模能力，TTP数据中特征缺失的问题，能有效支持复杂攻击链中的行为分析需求，从现有数据中推断缺失的攻击行为特征，并补全攻击链，进而提升TPP分析的准确性。

本发明授权一种多维度TTP特征学习补全方法在权利要求书中公布了：1.一种多维度TTP特征学习补全方法，其特征在于，包括： 获取日志数据并定义异构图，根据攻击行为划分为若干个维度，对每个维度进行特征提取与定义； 节点嵌入初始化，采用异构图卷积网络HGCN作为卷积层，对节点的嵌入根据其邻居节点的信息进行更新，更新的过程中，更新方式包括：邻居聚合和跨类型的信息传递； 所述邻居聚合的聚合操作根据节点的类型和连接的边类型进行加权，公式为： ， 其中，，r是边类型，R是边的类型集合，是与节点相连的所有类型为r的邻居节点集合，是与边类型r相关的权重矩阵，学习到的特征转换矩阵，是激活函数，是节点的类型为r的邻居节点数，是与节点相连的所有类型为r的邻居节点集合，是节点的类型为r的邻居节点数，是节点在第层的嵌入向量，是节点在经过卷积层的聚合操作后得到的更新后的节点嵌入向量； 所述跨类型的信息传递将节点类型和边类型结合进行跨类型的信息聚合，公式为： ， 每一个类型的节点更新依赖于不同类型的邻居节点和边类型，每种类型的节点使用各自的权重矩阵进行特征转换，其中，是偏置项；采用注意力机制模型为每对邻居节点计算动态的相对权重，包括经过卷积层后，引入注意力机制模型为每对邻居节点计算动态的相对权重，决定所述每对邻居节点对目标节点表示的影响程度，边类型r的节点之间的关系，通过注意力权重公式计算： ， 其中，，k是与节点相连的邻居节点，a是学习得到的注意力权重向量，是边类型r的权重矩阵，表示拼接操作，是节点的嵌入向量，是节点的嵌入向量，是节点k的嵌入向量，补全缺失的边。

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