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龙图腾网获悉武汉明嘉信技术有限公司申请的专利基于深度神经模型的网络恶意攻击监测方法及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：CN119603031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411723591.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于深度神经模型的网络恶意攻击监测方法及系统是由王丽波;黄辉;田毅;喻中祎设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经模型的网络恶意攻击监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度神经模型的网络恶意攻击监测方法及系统，其方法包括：接收未知程序代码，对未知程序代码进行特征匹配；若匹配到已知的恶意程序代码特征，将未知程序代码标记为高危程序代码，并将其输入第一神经网络模型，得到深层特征；循环执行高危程序代码，得到硬编码的种子值以及恶意行为模式；若恶意行为模式为DGA模式，根据种子值，确定DGA域名列表；将该域名列表输入混合模型，得到局部语义信息；将深层特征、恶意行为模式、DGA域名与局部语义信息映射到网络安全知识图谱中，得到事件图谱；对事件图谱进行分析，确定潜在攻击链与威胁等级，更新循环步骤与图推理步骤，并动态加载至执行单元，显示潜在攻击链与威胁等级。

本发明授权基于深度神经模型的网络恶意攻击监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经模型的网络恶意攻击监测方法，其特征在于，应用于网络恶意攻击监测系统，所述网络恶意攻击监测系统包括服务器，所述服务器部署有网络安全模块，所述网络安全模块包括第一神经网络模型与执行单元，所述执行单元包括循环步骤与图推理步骤，所述方法包括： 响应于接收到未知程序代码，根据预设的恶意程序代码特征库对所述未知程序代码进行特征匹配，确定是否存在已知的恶意程序代码特征； 在存在已知的所述恶意程序代码特征的情况下，将所述未知程序代码标记为高危程序代码，并将所述高危程序代码输入所述第一神经网络模型，得到深层特征； 将所述高危程序代码加载到预设的安全沙箱环境中，采用循环步骤循环执行所述高危程序代码，得到所述高危程序代码中的硬编码的种子值，以及所述高危程序代码的恶意行为模式； 在所述恶意行为模式为DGA模式的情况下，根据所述硬编码的所述种子值，确定DGA域名列表； 将所述DGA域名列表输入预训练的混合模型，得到字符级图结构，所述混合模型是基于图卷积网络与注意力机制融合得到的，所述字符级图结构用于确定所述DGA域名中的局部语义信息； 将所述深层特征、所述恶意行为模式、所述DGA域名与所述局部语义信息映射到预构建的网络安全知识图谱中，得到事件图谱； 采用所述图推理步骤，对所述事件图谱进行分析，确定潜在攻击链与威胁等级，并根据所述潜在攻击链与所述威胁等级更新所述循环步骤与所述图推理步骤，得到更新后的循环步骤与更新后的图推理步骤； 将更新后的所述循环步骤与更新后的所述图推理步骤动态加载至所述执行单元，并显示所述潜在攻击链与所述威胁等级。

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