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龙图腾网获悉国家计算机网络与信息安全管理中心河南分中心;郑州信大先进技术研究院申请的专利一种基于威胁情报和流量特征的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：CN116846631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310790905.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于威胁情报和流量特征的APT攻击检测方法是由张良;杨秉杰;薛钰;赵巍;白文娟;刘岳;方坤;周锦;时辰设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于威胁情报和流量特征的APT攻击检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于威胁情报和流量特征的APT攻击检测方法，包括以下步骤：A：获取原始攻击序列集合并进行标记；B：获取数据清洗后的攻击序列集合及对应的网络流量特征集合；C：利构造本地威胁情报库并获取每个原始流量的威胁情报特征；D：构建样本报文特征库并获取序列集合的报文特征；E：利用得到的网络流量特征集合、威胁情报特征和报文特征，对基于LSTM循环神经网络的多融合检测模型进行训练并得到训练后的多融合检测模型；F：利用训练后的多融合检测模型对未知流量序列进行APT攻击检测，确定是否存在APT攻击。本发明能够准确有效地对网络流量中可能存在的APT攻击行为进行检测，从而实现信息系统及网络的安全稳定。

本发明授权一种基于威胁情报和流量特征的APT攻击检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于威胁情报和流量特征的APT攻击检测方法，其特征在于，依次包括以下步骤： A：获取APT攻击的原始流量序列作为原始攻击序列集合D1，并根据网络请求的属性对原始攻击序列集合D1中每个原始流量分别进行标签设定，标记为攻击请求或正常请求； B：提取原始攻击序列集合D1中原始流量的网络流量特征，并对原始流量数据进行数据清洗，得到数据清洗后的攻击序列集合D2及对应的网络流量特征集合F； C：利用现有APT攻击威胁情报库构造本地威胁情报库，并通过本地威胁情报库中威胁情报的IP地址、域名、情报源权威度、发布时间和更新时间，与攻击序列集合D2中的每个原始流量进行比较计算，获取每个原始流量的威胁情报特征T，威胁情报特征T包括情报源权威度特征Tconfidence、时间有效性特征Ttime、IP匹配特征TIP和域名匹配特征TDomain； D：构建样本报文特征库，并通过样本报文特征库中APT攻击样本的请求域名值、请求IP地址、请求URL值和请求参数，与攻击序列集合D2中的每个原始流量进行比较计算，获取序列集合D2的报文特征P，报文特征P包括域名特征PDomain、IP特征PIP、URL特征PURL和请求参数特征PParameter； E：利用步骤B中得到的网络流量特征集合F、步骤C中得到的威胁情报特征T和步骤D中得到的报文特征P，使用基于LSTM循环神经网络的多融合检测模型进行训练，最终得到训练后的多融合检测模型； F：利用训练后的多融合检测模型对未知流量序列进行APT攻击检测，确定是否存在APT攻击； 其中，步骤E中，基于LSTM循环神经网络的多融合检测模型在LSTM模型四层机构基础上，分别在ForwardLayer层与BackwardLayer层中增加DropLayer层，在BackwardLayer层与OutputLayer层中增加OptimizingLayer层。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国家计算机网络与信息安全管理中心河南分中心;郑州信大先进技术研究院，其通讯地址为：450000 河南省郑州市金水区民航路8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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