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龙图腾网获悉新疆睿数云鼎信息科技有限公司申请的专利基于大数据的通信网络安全态势预测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：CN120223439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510686130.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于大数据的通信网络安全态势预测方法和系统是由屈刚;张海;敬君宏;王钇雯;许鹏设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的通信网络安全态势预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数字信息的传输技术领域，提出了基于大数据的通信网络安全态势预测方法和系统，在数据融合方面，突破单一数据局限，整合4大类12子类多源异构数据，结合动态加权机制，使特征提取更全面精准；模型架构上，采用CNN‑Bi‑LSTM‑Attention三级融合及PSO优化，有效捕捉时空特征，收敛速度提升，预测准确率高，误报率低；风险评估方面，构建分层评估体系，结合动态阈值与蒙特卡洛模拟，实现提前预警；模型训练模块创新采用联邦学习模式，保障数据隐私的同时提升模型泛化能力；预测分析模块部署优化混合模型，支持高并发预测且响应时间短；可视化决策模块提供三维可视化及地理下钻功能，输出数据可无缝对接第三方平台。

本发明授权基于大数据的通信网络安全态势预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的通信网络安全态势预测方法，应用于通信网络的实时安全风险评估与精准预警，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一、多源异构数据采集与标准化：采集网络层、设备层、情报层、行为层共4大类12子类数据，采用ApacheAvro定义统一数据格式，通过Kafka消息队列实现端到端传输延迟≤50ms，运用D-S证据理论融合冲突数据； 步骤二、动态特征工程与权重分配：生成86维原始特征，包括流量熵值、TCP连接重置率、漏洞CVSS评分，采用双向长短期记忆网络建模时序依赖，输入前72小时特征序列，时间步长15分钟，输出64维时序向量，基于Transformer多头注意力机制，动态分配特征权重，突出异常流量增长率、高危漏洞利用概率的关键指标； 步骤三、CNN-Bi-LSTM-Attention混合模型预测：构建三级融合架构，底层卷积层采用8个5×5卷积核提取流量包载荷空间特征，通过ReLU激活函数生成200维特征图；中层双向LSTM层输出128维时序特征；顶层注意力增强层结合资产脆弱性评分、攻击源地理熵值等上下文信息，输出未来24小时风险等级，范围1-10级，分辨率为0.5级；入粒子群算法动态优化超参数，学习率范围0.0005-0.002，注意力头数4-16，LSTM隐藏层维度128-512，验证集AUC值达0.953； 步骤四、分层风险评估与智能预警：采用层次分析法结合熵权法构建三级评估体系，资产价值权重通过模糊综合评价法考量业务影响度、数据敏感等级，资产价值权重0.25；威胁等级权重基于攻击链阶段的贝叶斯概率计算攻击频次、漏洞利用成熟度，威胁等级权重0.40；脆弱性权重由基线检查工具评分与漏洞扫描结果确定补丁缺失率、配置合规度，脆弱性权重0.35；实时异常检测基于3σ原则结合贝叶斯优化动态调整阈值置信度95%；趋势预测模块采用蒙特卡洛模拟生成未来72小时风险概率分布，提前4小时预警高危攻击。

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