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龙图腾网获悉厦门安胜网络科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的实时网络安全监控防护方法和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：CN120017320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510038844.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于深度学习的实时网络安全监控防护方法和系统是由陈志飞;郑思达;赖腾龙;贺罗坤;郑少明;陈培聪设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的实时网络安全监控防护方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于深度学习的实时网络安全监控防护方法和系统，通过卷积神经网络提取网络流量的局部特征，利用长短时记忆网络对异常的网络流量分析时序特征，识别网络攻击类型；基于网络攻击的流量速率、持续时间和来源IP数量计算网络攻击的强度，基于网络流量的局部特征计算风险评分，将风险评分和网络攻击的强度加权计算得到综合评分；响应于不同类型的网络攻击并结合不同类型的网络攻击的综合评分，执行不同的网络攻击防护措施,根据网络攻击的强度和风险评分实时调整防护级别，记录网络攻击信息和防护措施并生成安全日志。本申请能够实时分析网络流量，识别网络攻击类型并采取相应的防护措施，提高了网络攻击检测的准确性，降低了风险。

本发明授权一种基于深度学习的实时网络安全监控防护方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的实时网络安全监控防护方法，其特征在于，包括： S1:通过卷积神经网络CNN提取网络流量的局部特征，判断所述网络流量是否异常，利用长短时记忆网络LSTM对异常的网络流量进行时序特征分析，识别网络攻击的类型； S2:基于所述网络攻击的流量速率、持续时间和来源IP数量计算所述网络攻击的强度，并将网络攻击的强度分为低强度、中强度和高强度； 所述网络攻击的强度的计算公式为： Ascore＝WR×R+WT×T+WI×I； 其中，Ascore是网络攻击的强度，WR为流量速率的权重，WT为网络攻击持续时间的权重，WI为网络攻击的来源IP数量的权重；R为流量速率，T为网络攻击持续时间，I为网络攻击的来源IP数量； S3:基于所述网络流量的局部特征计算风险评分，将所述网络流量的攻击风险分为低风险、中风险和高风险； 所述风险评分的计算公式为： Rscore＝Wx1×x1+Wx2×x2+……+Wxn×xn； 其中，Rscore是风险评分，Wx1，Wx2，Wxn是所述网络流量的局部特征的权重，x1，x2，xn是所述网络流量的局部特征； S4:将所述风险评分和所述网络攻击的强度进行加权计算得到综合评分； 所述综合评分的计算公式为： Tscore＝W1×Ascore+W2×Rscore 其中，W1是网络攻击的强度的权重，W2是风险评分的权重； S5:响应于不同类型的网络攻击，并结合不同类型的网络攻击的所述综合评分，执行不同的网络攻击防护措施,具体地， 对于可疑IP或IP段的恶意行为引起的网络攻击，使用iptables或firewalld限制可疑IP或IP段的网络访问，使用GeoIP阻止来自可疑IP或IP段所属区域的流量； 对于XSS和SQL注入的恶意请求引起的网络攻击，通过Web应用防火墙定义规则来阻止恶意请求，使用Ngnix对来自同一IP的恶意请求的频率进行限制； 对于大规模的DDos攻击，将网络攻击流量重定向到第三方清洗服务中，过滤恶意流量； 对于异常流量引起的网络攻击，在Web服务器中配置针对异常流量的请求限制，并通过Apache的mod_evasive模块限制异常流量的请求数量； S6:根据所述网络攻击的强度和所述风险评分实时调整防护级别，实时记录网络攻击信息和防护措施并生成安全日志。

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厦门安胜网络科技有限公司，其通讯地址为：361008 福建省厦门市集美区软件园三期诚毅大街358号1502-5单元；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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