南京理工大学车洵获国家专利权
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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于知识图谱和增量学习的网络安全事件检测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：CN116319003B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310279321.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于知识图谱和增量学习的网络安全事件检测方法是由车洵;李千目;朱旻昊;刘帆;陈竞飞;赵谦;李小超;征煜设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于知识图谱和增量学习的网络安全事件检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱和增量学习的网络安全事件检测方法，包括如下步骤：将网络安全事件知识图谱作为训练集，训练一个网络安全事件检测模型；通过增量学习的方法允许模型不断地学习新的知识，而且不需要重新训练整个模型；提出一种记忆缓存区存储先前网络安全知识图谱中的先验知识，从而避免模型对先前学习到的知识出现灾难性遗忘。本发明解决了传统的图神经网络在网络安全事件检测领域效率较低的问题并且通过增量学习的方式使模型能够针对不同类型的网络安全事件。
本发明授权一种基于知识图谱和增量学习的网络安全事件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱和增量学习的网络安全事件检测方法，其特征在于：其包括如下步骤： S1：将不同的网络安全事件知识图谱作为训练集，对知识图谱中的每个节点进行语义聚类； S2：通过一个基于内核引导的Transformer网络，先查找到每一层中的最相关的集群并生成辅助图，然后将这些辅助图的特征映射至一个公共表征空间； S3：任务注意力模块根据知识图谱的类型捕捉包含特定的网络安全事件信息，选择对当前网络安全事件重要的特征，从而防止不同事件的干扰； S4：将任务注意力模块的输出特征映射至全局工作空间，通过一个多分类器检测出当前的网络安全事件的危险等级； S5：构建一个记忆缓存区用于存储先前学到的网络安全事件的特征分布，在后续训练时使用这些特征，从而实现了增量学习，避免模型对先前学习到的知识出现灾难性遗忘。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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