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龙图腾网获悉北京北龙云海网络数据科技有限责任公司申请的专利一种基于云计算的分布式网络安全预警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：CN120979834B 。

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：202511484505.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于云计算的分布式网络安全预警方法是由董济农;訾瑞杰设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算的分布式网络安全预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云计算的分布式网络安全预警方法，包括：分布式数据采集，并输出标准化张量格式；本地特征提取，并输出动态特征向量；在云端执行异步联邦学习，整合各节点特征，动态调整特征权重；对长期未更新的边缘节点自动降低其特征权重；构建动态威胁图谱；输出威胁传播热力图，并标注出高危区域；多级威胁检测；依据威胁类型生成响应策略；跨域策略执行；将执行结果进行反馈更新，以持续优化。本发明具通过联邦特征工程与本地差分隐私技术，确保原始数据满足合规要求；边缘‑云协同检测机制将威胁首包阻断率提升，响应延迟降低；动态图谱实时推演攻击路径，预判威胁扩散方向；强化学习驱动的响应策略库使运维成本下降。

本发明授权一种基于云计算的分布式网络安全预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的分布式网络安全预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：分布式数据采集，在边缘节点部署轻量级探针，同步进行数据采集；对敏感字段进行局部差分隐私扰动；并输出标准化张量格式； 步骤2：本地特征提取，边缘节点运行轻量级混合模型，并输出动态特征向量； 步骤3：联邦特征聚合；在云端执行异步联邦学习，整合各节点特征，动态调整特征权重；对长期未更新的边缘节点自动降低其特征权重； 步骤4：构建动态威胁图谱；整合历史漏洞库、实时攻击链；使用图神经网络GNN推理攻击路径，预测潜在威胁扩散方向；输出威胁传播热力图，并标注出高危区域； 步骤5：多级威胁检测，在边缘网关和云端分别部署轻量级的检测引擎，对威胁进行筛选、分析； 步骤6：自适应响应决策，依据威胁类型生成响应策略； 步骤7：跨域策略执行，通过标准API下发指令至云端、边缘设备，并执行下发的策略； 步骤8：将执行结果进行反馈更新，以持续优化，包括每n天用历史数据通过强化学习优化策略库； 所述步骤3中联邦特征聚合的具体的步骤如下： 1在边缘节点，计算本地统计量为： 2然后，在云端聚合阶段；计算所有节点的置信度，然后动态分配聚合权重；执行特征注意力池化，得到精炼特征集；并更新全局模型； 3当某特征连续L轮未被选入最终特征集时，强制触发指数衰减； 所述置信度的计算公式为： ； 其中，为节点i在时刻t的综合置信度；α为性能因子权重系数；β为时效因子权重系数；γ为多样性奖励权重系数；为节点i本地模型的预测准确率；Δti为节点i距上次通信的时间间隔；λ为时效衰减系数；HNi为节点i数据分布的信息熵；其中，α+β+γ=1。

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