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龙图腾网获悉宁波紫荷科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的网络安全威胁检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：CN121000521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511516095.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于人工智能的网络安全威胁检测方法及系统是由门嘉平设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的网络安全威胁检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及基于人工智能的加密协议异常检测技术领域，提供一种基于人工智能的网络安全威胁检测方法及系统。本申请通过捕获加密握手协议握手阶段的原始字节流，构建真实样本的无序分布矩阵；生成对抗加密样本，以相同方法生成对抗样本的无序分布矩阵；搭建双分支卷积神经网络，将真实样本与对抗样本的矩阵分别输入两个分支，生成动态掩码权重，分离联合特征表达集为流量内容特征集和协议结构特征集；计算特征间关联强度生成连接边；最后加载协议标准文档的状态规则，通过图遍历检测节点连接关系是否违反协议状态路径，并结合流量内容特征识别异常握手行为。本申请解决了现有技术中适应性不足的问题，显著提升了威胁检测的实时性与准确性。

本发明授权一种基于人工智能的网络安全威胁检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的网络安全威胁检测方法，其特征在于，包括： 捕获加密握手协议在握手阶段的原始字节流，根据所述原始字节流构建真实样本的无序分布矩阵； 根据所述无序分布矩阵生成对抗加密样本，并将所述对抗加密样本按相同滑动窗口长度与无序计算方法生成无序分布矩阵； 搭建双分支卷积神经网络架构，分别将获取的真实样本和所述对抗加密样本的无序分布矩阵输入第一分支网络和第二分支网络，通过比较所述第一分支网络与第二分支网络的特征激活值之间差异，以生成动态掩码权重，并通过所述动态掩码权重将双分支卷积神经网络架构输出的联合特征表达集分离为流量内容特征集与协议结构特征集； 确定所述协议结构特征集中的多个特征维度，将每个特征维度映射为加密流量图谱框架的节点单元，计算特征维度间的关联强度数值，根据所述关联强度数值生成连接节点单元的连接边，以构建加密流量图谱； 加载协议标准文档定义的协议状态规则至所述加密流量图谱，执行图遍历操作检测节点单元间连接边的连接关系是否违反协议状态路径，并结合所述流量内容特征集识别违反所述协议状态路径的握手行为为异常事件。

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宁波紫荷科技有限公司，其通讯地址为：315299 浙江省宁波市镇海区招宝山街道平海路1188号6号楼；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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