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龙图腾网获悉中国人民解放军92493部队信息技术中心申请的专利一种基于Transformer和图注意力网络模型的网络威胁推演系统及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：CN119449452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202411691503.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于Transformer和图注意力网络模型的网络威胁推演系统及方法是由吴磊涛;佟立飞;姜山;何冀;张恒博;周大庆;刘继光;谢波设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer和图注意力网络模型的网络威胁推演系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer和图注意力网络模型的网络威胁推演系统及方法，其中的系统主要包括威胁情报提取、网络威胁实体构建、网络威胁推演和推演结果应用等4个模块。本发明利用图注意力网络GAT模型来预处理和挖掘网络安全威胁情报数据，并基于数据关联关系构建一个完整的网络威胁情报知识图谱，同时在图谱中确定漏洞利用权重；基于Transformer模型对推理的路径序列进行建模，生成式地对下一个推理序列进行预测，实现快速且高效的网络威胁情报推理。这种方法不仅降低了攻击推演计算的复杂度，提升了推演效率，还能够针对大型网络环境进行安全风险排查与预警。

本发明授权一种基于Transformer和图注意力网络模型的网络威胁推演系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer和图注意力网络模型的网络威胁推演系统，其特征在于，包括： 威胁情报提取模块，用于从安全日志、网络流量记录、公开威胁数据库和互联网网络攻击报告多种数据源收集威胁情报数据及应用成果； 网络威胁实体构建模块，应用GAT构建威胁情报知识图谱，将威胁实体及其间关系映射为图的节点和边； 网络威胁推演模块，与网络威胁实体构建模块连接，用于通过图注意力网络提取的节点和边特征进行融合，采用Transformer分析时间序列特征和空间特征，预测攻击者采取的下一步动作，以推演潜在的攻击路径和攻击者的可能行为； 推演结果应用模块，与网络威胁推演模块连接，分为攻击验证模块和防护优化模块，用于在同源镜像虚拟环境上进行攻击推演验证，并根据验证结果调整防护策略； 基于Transformer的推演模型构建包括： 步骤3.1：系统从图注意力网络生成的知识图谱中提取节点和边的特征，定义为特征集合，这些特征包含威胁实体之间的关系、攻击模式和历史行为数据，输入为特征集合F和当前网络状态S； 步骤3.2：在编码器部分，模型采用多层自注意力机制，其中每一层都包含多个自注意力头，能够从不同子空间并行捕捉输入数据的特征； 步骤3.3：结合路径语义相似度与注意力机制和规则指导采样高质量的训练路径；首先，模型采用注意力机制来关注局部路径的语义信息，根据注意力权重来强化与当前推理任务最相关的路径特征；此外，通过规则指导的方式引入全局信息，确保所选路径不仅局部有效，而且在整个知识图谱中具有代表性；通过结合这两种策略，模型能够计算每条可能路径的选择概率；在解码器模块，模型通过学习推理路径中的序列模式包括编码器的语义编码和之前的序列项，自回归地生成下一步的序列项； 步骤3.4：在模型的训练过程中，使用交叉熵作为序列分类任务的损失函数；同时为了防止模型过度适应训练数据，采用标签平滑进行正则化操作； 步骤3.5：在模型训练过程中，采用“教师强迫”策略，以自回归的方式生成序列项，利用真实的序列项作为输入； 步骤3.6：解码器在生成每个输出时，考虑到之前所有输出的信息，从而生成与未来攻击路径相关的决策序列；在处理输入序列时，Transformer模型首先将知识图谱中的实体和关系转化为标准化的输入向量； 步骤3.7：在推理路径生成的过程中，模型接收到新的输入数据。

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