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龙图腾网获悉广东启明信息技术有限公司申请的专利一种基于智能AI安全识别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：CN120811728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511125436.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于智能AI安全识别方法及系统是由谢春萍设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能AI安全识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能安全识别技术领域，公开了一种基于智能AI安全识别方法及系统。该方法采集历史无异常行为数据建立标准行为模型库；采集实时监控数据集后，根据数据规模确定安全扫描间隔；在扫描间隔内获取所有监控信号并计算平均特征值作为安全判定基准；依据基准和标准模型库评估监控信号，识别并标注可疑异常行为。当存在可疑行为时，提取其参数属性和行为模式特征以判定是否为真实威胁行为，再基于威胁发生频率确定基础风险值。随后分析真实威胁的行为序列、操作类型与交互轨迹，将轨迹作为特征向量，利用分类算法分类分析，判断是否存在关联攻击模式；若存在，则计算修正因子更新基础风险值，并重新配置下一安全扫描间隔。

本发明授权一种基于智能AI安全识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于智能AI安全识别方法，其特征在于，包括：采集历史无异常行为数据建立标准行为模型库； 采集实时监控数据集，根据实时监控数据集的数据规模确定安全扫描间隔； 在安全扫描间隔内获取所有监控信号并计算监控信号平均特征值，将监控信号平均特征值作为安全判定基准； 依据安全判定基准以及标准行为模型库对监控信号进行评估，识别是否存在可疑异常行为并进行标注；当存在可疑异常行为时，提取每个可疑异常行为的参数属性和行为模式特征，根据参数属性和行为模式特征判定可疑异常行为是否为真实威胁行为，当判定可疑异常行为为真实威胁行为时，基于威胁行为发生频率确定基础风险值； 分析真实威胁行为并识别行为序列、操作类型与交互轨迹，将交互轨迹作为特征向量，利用分类算法对所有真实威胁行为进行分类分析，根据分类结果判断是否存在关联攻击模式； 当判定存在关联攻击模式时，根据关联攻击模式的特征计算修正因子对基础风险值进行更新，并重新配置下一安全扫描间隔； 所述根据实时监控数据集的数据规模确定安全扫描间隔时，包括：将数据规模与低数据规模阈值和高数据规模阈值进行对比，依据对比结果设置安全扫描间隔；低数据规模阈值小于高数据规模阈值； 当数据规模小于或等于低数据规模阈值时，安全扫描间隔设置为第一间隔时长； 当数据规模大于低数据规模阈值且小于或等于高数据规模阈值时，安全扫描间隔设置为第二间隔时长； 当数据规模大于高数据规模阈值时，安全扫描间隔设置为第三间隔时长； 第一间隔时长大于第二间隔时长，第二间隔时长大于第三间隔时长； 实时监控数据集的数据规模直接传递给安全判定基准计算过程，用于调整监控信号平均特征值的生成； 所述根据关联攻击模式的特征计算修正因子对基础风险值进行更新时，包括：关联攻击模式的特征包括关联攻击模式的总数量和每个关联攻击模式的操作类型，操作类型包括数据篡改操作、权限提升操作、伪装操作； 将关联攻击模式的特征与历史修正方案进行匹配，依据匹配结果确定修正因子对基础风险值进行更新； 历史修正方案中包含多个历史关联攻击模式的特征以及多个历史修正因子，每个历史关联攻击模式的特征与一个历史修正因子对应； 计算关联攻击模式的特征与每个历史关联攻击模式的特征的相似度； 当历史关联攻击模式的特征中存在与关联攻击模式的特征的相似度超过相似度阈值的记录时，依据最高相似度对应的历史关联攻击模式的特征确定历史修正因子为修正因子对基础风险值进行更新； 当历史关联攻击模式的特征与关联攻击模式的特征的相似度均不超过相似度阈值时，依据关联攻击模式的总数量确定修正因子对基础风险值进行更新； 基础风险值和关联攻击模式的特征数据交互传递，用于修正因子计算过程； 所述依据关联攻击模式的总数量确定修正因子对基础风险值进行更新时，包括：修正因子与关联攻击模式的总数量呈线性增长关系，修正因子的数值范围在固定区间内； 修正因子的输出数据直接用于基础风险值更新过程，确保更新结果反映关联攻击模式总数量的影响； 所述重新配置下一安全扫描间隔时，包括：获取更新后的风险值，依据更新后的风险值确定间隔调整因子对下一安全扫描间隔进行重新配置，间隔调整因子与更新后的风险值呈反向变化关系，间隔调整因子的数值范围在固定区间内； 更新后的风险值数据传入间隔调整因子计算过程，用于生成下一安全扫描间隔配置。

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