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龙图腾网获悉贵州省电子认证科技有限公司申请的专利一种面向大规模智能体的异常行为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：CN120892759B 。

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：202511417027.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种面向大规模智能体的异常行为检测方法及系统是由张渝;姜凯威;田勇;严建跃;李婷;曹鑫蓉叶;张健;张敏;杨杰;徐天元;郝品;杨跃超;陈意设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向大规模智能体的异常行为检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向大规模智能体的异常行为检测方法及系统，涉及人工智能技术领域，所述方法包括：从分布式部署的智能体节点采集多源异构原始数据，对采集到的所述原始数据进行数据预处理，得到预处理后的标准化数据集；从预处理后的标准化数据集中提取与裁剪窗口相交的内部区域，获得空间维度上的候选异常区域集；从所述候选异常区域集中提取时序行为特征，并将时序行为特征通过自编码器计算重构误差，捕捉数据分布中的异常模式，获取图像异常区域。本发明通过通过数据整合、特征提取、多模态融合、深度解析的完整闭环，处理大规模智能体的海量数据，提升了检测效率与精度。

本发明授权一种面向大规模智能体的异常行为检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向大规模智能体的异常行为检测方法，其特征在于，所述方法包括： 从分布式部署的智能体节点采集多源异构原始数据，对采集到的所述原始数据进行数据预处理，得到预处理后的标准化数据集； 从预处理后的标准化数据集中提取与裁剪窗口相交的内部区域，获得空间维度上的候选异常区域集； 从所述候选异常区域集中提取时序行为特征，并将时序行为特征通过自编码器计算重构误差，捕捉数据分布中的异常模式，获取图像异常区域； 根据图像异常区域，构建平面细分结构，通过点查询操作对图像异常区域进行空间定位，确定异常区域在多边形网格中的具体位置和区域归属，得到定位后的区域特征； 对定位后的区域特征进行加权处理，计算特征间的相关性权重，得到加权后的图像特征，并对加权后的图像特征与时序行为特征进行细粒度融合，形成统一的多模态特征数据； 分析多模态特征数据的行为轨迹的异常交叉模式，识别行为轨迹中的异常交互特征描述向量； 对异常交互特征描述向量进行多维度解析，以实现大规模智能体的异常行为检测，多维度解析包括动机分析、操作手段识别和合谋网络构建，包括：基于CRIME理论框架建立多维度解析模型；通过多维度解析模型提取异常交互特征描述向量中的关键节点数据，并根据关键节点数据采用Voronoi图构建算法生成空间分割模型，获得Voronoi单元及其空间分布；通过分析所述Voronoi单元的空间邻近关系，识别潜在合谋网络的拓扑结构特征；基于所述拓扑结构特征定义系统安全边界条件，并基于射线法向边界发射检测射线；通过计算射线与边界的交点数量，根据奇偶性判定行为点是否越界，生成越界行为标识； 根据拓扑结构特征和越界行为标识构建行为路径网络，并计算路径偏离度；综合分析拓扑特征、越界标识和路径偏离度，生成异常行为的多维度解析报告，以实现大规模智能体的异常行为检测。

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