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龙图腾网获悉中国科学院软件研究所申请的专利一种多维度的网络安全综合预警方法和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：CN116668045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210145279.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种多维度的网络安全综合预警方法和系统是由田润;刘倩;张海霞;连一峰;黄克振;彭媛媛设计研发完成，并于2022-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多维度的网络安全综合预警方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种多维度的网络安全综合预警方法和系统。该方法包括：首先，采集多源异构网络安全大数据，对数据进行预处理操作，使其符合后续模型分析需求；其次，构建多维度网络安全预警模型，对当前网络安全状况进行多维度刻画；然后，基于多维度网络安全预警模型，构建综合警情预警模型，对当前网络安全状况进行综合预警；最后，结合具体业务需求，进行预警信息发布、跟踪、升降级、处置、解除预警的业务流程。本发明基于网络安全时空大数据构建网络安全预警模型，从网络资产易感、威胁攻击影响面、网络安全综合状况等进行深度的画像、指标提取和计算，对网络环境安全状况进行综合预警，能够有效帮助网络安全预警相关工作人员做出决策判断。

本发明授权一种多维度的网络安全综合预警方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种多维度的网络安全综合预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集多源异构网络安全大数据，对采集的数据进行数据预处理操作，使其符合后续模型分析需求； 构建多维度网络安全预警模型，对当前网络安全状况进行多维度刻画； 基于构建的多维度网络安全预警模型，构建综合警情预警模型，对当前网络安全状况进行综合预警； 基于构建的综合警情预警模型，结合具体业务需求，执行预警信息发布、跟踪、升降级、处置、解除预警的全过程业务流程； 所述构建多维度网络安全预警模型的步骤包括： 构建基于随机森林算法的安全事件等级预警模型； 构建资产易感等级预警模型； 构建基于知识图谱的攻击影响面预警模型； 所述构建基于随机森林算法的安全事件等级预警模型，包括：基于安全事件的包含攻击漏洞、攻击目标、损害程度的多维信息，构建网络安全事件等级预警指标体系，并基于专家系统为指标设定权重；基于历史经验与指标体系，人工标注历史安全事件的预警等级，形成模型训练样本；随机且有放回地从中抽取部分样本作为每棵决策树的样本集，并以这些样本集为基础训练随机森林分类器，构建安全事件等级预警模型； 所述构建资产易感等级预警模型，包括：根据网络资产基本信息、脆弱性信息、资产威胁列表，抽取资产特征，构成特征向量，将其表示为Ai＝{ai1,ai2,...,ain}，其中ai1到ain代表编号为i的资产的第一个到第n个属性，实现对网络资产进行多维画像；构建资产易感级别判定规则库，根据资产易感级别判定规则库构建资产易感等级预警模型； 所述构建基于知识图谱的攻击影响面预警模型，包括：明确影响预警的维度，主要包括影响行业、地域、操作系统、服务和端口、资产类型；构建影响面信息知识图谱；构建基于知识图谱的各维度影响程度推理模型；根据该推理模型推理得出事件的预警影响面信息，包括影响地区、影响行业、影响系统、影响趋势； 所述构建综合警情预警模型的步骤包括： 构建基于图算法的资产综合易感预警模型； 构建基于阈值动态自适应算法的警情预警模型； 构建基于LSTM神经网络的网络安全警情趋势预警模型； 所述构建基于图算法的资产综合易感预警模型，包括：基于资产易感等级预警模型的网络环境中资产的易感数据，结合PageRank图算法，为在网络拓扑中的各资产节点分配资产重要程度权重，推理计算得出当前网络环境中所有资产的综合易感预警等级，输出当前网络综合易感状况预警信息； 所述构建基于阈值动态自适应算法的警情预警模型，包括：基于安全事件等级预警数据、资产易感等级预警数据、攻击影响面预警数据，构建综合预警指标体系、确定指标权重、并为预警指标赋值；基于阈值动态自适应算法，计算网络安全综合警情指数，对当前系统受到攻击的频繁程度与严重程度发出综合预警信息； 所述构建基于LSTM神经网络的网络安全警情趋势预警模型，包括：以每日攻击事件、资产易感状况作为特征输入，将每日综合警情指数得分作为标注结果，形成训练数据集，构建并训练LSTM神经网络，对未来网络安全状态发展趋势进行预警。

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