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龙图腾网获悉乐山师范学院申请的专利基于迁移学习的跨平台用户行为分析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：CN120811792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511308335.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于迁移学习的跨平台用户行为分析方法及系统是由孙永兴;青海银;高嘉宁;段捷设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的跨平台用户行为分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于迁移学习的跨平台用户行为分析方法及系统，涉及网络安全技术领域，首先获取源域安全平台的历史网络行为记录数据和目标域安全平台的实时网络行为流数据，前者包含源域用户不同访问场景下的安全行为序列，后者包含目标域用户当前会话的动态安全操作记录，接着对两类数据进行跨域安全特征提取，构建跨域安全行为关联图谱，基于该图谱，通过迁移学习模型将源域历史恶意行为模式知识迁移至目标域，生成跨平台迁移安全特征，再调用安全行为分析模型进行联合建模和时序安全关联分析，识别目标域用户异常安全行为模式，最后根据异常模式匹配网络安全处置规则库，生成并下发防护策略，实现实时风险拦截。

本发明授权基于迁移学习的跨平台用户行为分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的跨平台用户行为分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取源域安全平台的历史网络行为记录数据和目标域安全平台的实时网络行为流数据，所述历史网络行为记录数据包含源域用户在不同访问场景下的安全行为序列，所述安全行为序列包含登录操作记录、权限变更记录、资源访问记录及异常阻断记录，所述实时网络行为流数据包含目标域用户在当前会话中的动态安全操作记录，所述动态安全操作记录包含会话标识、访问请求类型、权限验证状态及资源操作轨迹； 对所述历史网络行为记录数据和所述实时网络行为流数据进行跨域安全特征提取处理，识别源域与目标域中具有安全语义关联的网络行为类型，构建跨域安全行为关联图谱；包括： 从所述历史网络行为记录数据的安全行为序列中提取源域安全特征集合，所述源域安全特征集合包含登录行为特征、权限操作特征、资源访问特征及异常响应特征，所述登录行为特征用于描述源域用户的登录方式、登录设备及登录位置信息，所述权限操作特征用于表示用户对系统权限的变更行为，所述资源访问特征用于描述用户访问网络资源的路径及频次规律，所述异常响应特征用于记录安全平台对异常行为的阻断记录及响应类型； 从所述实时网络行为流数据的动态安全操作记录中提取目标域安全特征集合，所述目标域安全特征集合包含会话访问特征、权限验证特征、资源操作特征及连接状态特征，所述会话访问特征用于描述目标域用户的会话建立方式及持续时长，所述权限验证特征用于表示用户操作的权限校验结果，所述资源操作特征用于反映用户对目标域资源的增删改查操作轨迹，所述连接状态特征用于记录网络连接的稳定性及数据传输状态； 对所述源域安全特征集合中的登录行为特征、权限操作特征与所述目标域安全特征集合中的会话访问特征、权限验证特征进行安全语义关联识别处理，通过分析各自的安全功能意图确定具有相似防护目标的跨域安全行为类型对，所述跨域安全行为类型对包括源域登录行为与目标域会话建立行为的对应关系、源域权限变更行为与目标域权限验证行为的对应关系； 基于所述跨域安全行为类型对，结合源域和目标域的网络安全策略文档，提取安全行为类型之间的关联规则，所述关联规则包含行为触发条件关联、操作对象关联及安全策略响应关联； 根据所述跨域安全行为类型对及关联规则，构建以安全行为类型为节点、关联规则为边的跨域安全行为关联图谱，所述跨域安全行为关联图谱的边属性包含关联强度描述，所述关联强度描述基于跨域安全行为的功能相似度及防护目标重合度综合生成； 基于所述跨域安全行为关联图谱，通过迁移学习模型将源域安全平台的历史恶意行为模式知识迁移至目标域安全平台，生成融合跨域恶意模式特征的跨平台迁移安全特征； 调用安全行为分析模型对所述跨平台迁移安全特征和所述实时网络行为流数据中的目标域当前安全行为特征进行联合建模处理，通过时序安全关联分析识别目标域用户的异常安全行为模式； 根据所述异常安全行为模式匹配预设的网络安全处置规则库，生成包含风险行为类型及对应阻断措施的网络安全防护策略，并将所述网络安全防护策略下发至目标域安全平台的访问控制模块以执行实时风险拦截操作。

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乐山师范学院，其通讯地址为：614000 四川省乐山市市中区滨河路778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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