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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于恶意意图表征图的APT攻击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：CN119051935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411159486.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于恶意意图表征图的APT攻击检测方法是由朱添田;李红梅;陈铁明;吕明琪设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于恶意意图表征图的APT攻击检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全技术领域，具体涉及一种基于恶意意图表征图的APT攻击检测方法。本发明包括收集系统溯源事件流，构建知识图谱，利用知识图谱和标签构建恶意意图表征图；采用WL图核方法提取节点的结构特征，根据标签提取节点的恶意意图特征；将结构特征和恶意意图特征的融合特征输入变分自编码器模型，得到重建特征；比较融合特征与重建特征，检测节点是否为异常节点。本发明通过构建恶意意图表征图检测APT攻击，相较于传统APT的攻击检测，融合了更多的特征。更多的特征使得检测效果更好，进一步减少了误报，这是因为结构特征的变化对模型的影响变小，模型不仅仅关注了结构上的特征变化，还关注了节点的恶意行为倾向变化。

本发明授权一种基于恶意意图表征图的APT攻击检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于恶意意图表征图的APT攻击检测方法，其特征在于，所述基于恶意意图表征图的APT攻击检测方法，包括： 收集系统溯源事件流，将系统溯源事件流转换为节点和边并构建知识图谱，根据节点的行为和标签传递规则为节点分配对应的恶意意图标签，利用知识图谱和恶意意图标签构建恶意意图表征图； 采用WL图核方法提取节点的结构特征，根据恶意意图标签提取节点的恶意意图特征； 对每个节点的结构特征和恶意意图特征进行归一化处理并进行拼接，得到融合特征，将融合特征输入变分自编码器模型，得到重建特征； 用余弦相似度将融合特征与重建特征进行比较，当差值大于预设的异常阈值时，当前节点是异常节点，当差值小于等于预设的异常阈值时，当前节点是良性节点； 其中， 所述采用WL图核方法提取节点的结构特征，包括： 将节点的类型作为节点的类型标签，将事件的类型作为边的类型标签； 对于每个节点，采用WL图核方法根据当前节点的类型标签和当前节点连接的边和节点的类型标签按照时间顺序组合得到当前节点新的类型标签，更新每个节点的类型标签预设次数； 基于更新后的类型标签，使用doc2vec的Skip-Gram模型生成节点的结构特征。

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