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龙图腾网获悉国网陕西省电力有限公司信息通信公司申请的专利入侵检测告警降噪与优先级动态排序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：CN120880869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511385427.2，技术领域涉及：H04L41/0604；该发明授权入侵检测告警降噪与优先级动态排序方法是由李丽莉;王智峰;孙武峰;鲁浩;赵昕宇;张锦霞;张之琛;魏少博设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本入侵检测告警降噪与优先级动态排序方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种入侵检测告警降噪与优先级动态排序方法，属于网络安全技术领域，包括：获取多源原始告警数据，进行标准化处理，获得标准告警数据集；对标准告警数据集进行去重处理，获得精简告警数据集；在预训练的大语言模型中引入注意力机制，对精简告警数据集进行编码，获得高维语义向量；基于二分类模型构建噪声识别模型；将高维语义向量输入到训练后的噪声识别模型中，识别有效噪声告警；构建多维度评分模型，对识别出的有效噪声告警进行优先级排序，获得对应的优先级排序结果。本发明不仅大幅提升了告警处理效率和决策准确性，还降低了人工干预成本，支持高并发、高可用的企业级应用需求，具有广泛的应用前景和推广价值。

本发明授权入侵检测告警降噪与优先级动态排序方法在权利要求书中公布了：1.一种入侵检测告警降噪与优先级动态排序方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多源原始告警数据，并进行标准化处理，获得标准告警数据集； 对所述标准告警数据集进行去重处理，获得精简告警数据集； 在预训练的大语言模型中引入注意力机制，对所述精简告警数据集进行编码，获得高维语义向量； 基于二分类模型构建噪声识别模型，并进行训练； 将所述高维语义向量输入到训练后的噪声识别模型中，识别有效噪声告警； 构建多维度评分模型，对识别出的有效噪声告警进行优先级排序，获得对应的优先级排序结果； 基于二分类模型构建噪声识别模型，并进行训练的过程包括： 通过引入正则化系数对所述噪声识别模型进行首次训练，然后在首次训练的结果上通过添加扰动再次进行对抗训练，最终获得训练后的噪声识别模型； 构建多维度评分模型，对识别出的有效噪声告警进行优先级排序，获得对应的优先级排序结果的过程包括： 选取威胁等级、影响范围、上下文相关性以及时间敏感性作为评分维度，并为每一个评分维度分配权重，完成多维度评分模型的构建；基于所述多维度评分模型对有效噪声告警进行优先级排序，获得初始排序结果；通过深度强化学习动态调整多维度评分模型的权重分配，进行对所述初始排序结果进行优化，获得最终的优先级排序结果。

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