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龙图腾网获悉中国人民解放军网络空间部队信息工程大学申请的专利基于知识图谱的网络攻击路径发现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：CN119382987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202411539104.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于知识图谱的网络攻击路径发现方法及系统是由胡浩;李炳龙;董书琴;王潇雨;胡航;汪永伟;张玉臣设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的网络攻击路径发现方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全技术领域，特别涉及一种基于知识图谱的网络攻击路径发现方法及系统，通过抽取用网络攻防数据中的实体、属性及实体之间的关系，基于抽取的实体、属性及实体间关系构建网络攻防知识图谱；利用TransE模型获取网络攻防知识图谱中实体与关系的向量表示，得到网络攻防中的实体向量和关系向量；设置强化学习智能体，将网络攻防中的实体向量和关系向量作为交互环境，将攻击路径预测问题表示为利用强化学习智能体探索序列决策的问题，通过强化学习智能体与交互环境的交互过程来推理并预测攻击路径。本发明通过使用强化学习来进行关系推理以较精确高效地预测出网络攻击路径，便于防御方依据预测结果来制定切实有效的网络安全防御措施。

本发明授权基于知识图谱的网络攻击路径发现方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的网络攻击路径发现方法，其特征在于，包含： 抽取用网络攻防数据中的实体、属性及实体之间的关系，基于抽取的实体、属性及实体间关系构建网络攻防知识图谱，所述实体包括攻防双方、攻防模式、漏洞及资产，所述属性包括攻防双方名称、攻防双方编号、漏洞编号及漏洞评分，所述关系为实体之间的关联联系； 利用TransE模型获取网络攻防知识图谱中实体与关系的向量表示，得到网络攻防中的实体向量和关系向量； 设置强化学习智能体，将网络攻防中的实体向量和关系向量作为交互环境，将攻击路径预测问题表示为利用强化学习智能体探索序列决策的问题，通过强化学习智能体与交互环境的交互过程来推理并预测攻击路径； 所述通过强化学习智能体与交互环境的交互过程来推理并预测攻击路径，包含： 基于强化学习智能体、状态、奖励、动作及交互环境构建强化学习系统，所述奖励用于表示智能体执行动作后交互环境反馈给智能体的奖励，所述状态用于表示智能体执行动作后交互环境发生的改变，所述动作用于在链接具有给定关系的实体对信息最丰富路径的路径寻找动作，动作空间设置为网络攻防知识图谱中的所有关系； 通过强化学习智能体与交互环境的交互，通过交互环境反馈使智能体不断进行试错学习，以对状态进行调整和优化，获取具有指定关系的实体对之间的最优路径； 所述智能体执行动作后交互环境反馈给智能体的奖励，包含： 智能体执行系列动作后到达路径目标节点，则交互环境反馈智能体离线正奖励，否则，交互环境反馈智能体离线负奖励；将实体对之间的路径设置为关系序列，交互环境依据关系序列长度的倒数反馈智能体路径效率奖励； 利用余弦相似度计算实体对之间路径的相似性，交互环境利用该相似性来反馈智能体多样性奖励，以利用多样性奖励促使智能体寻找实体对之间不同路径； 所述通过交互环境反馈使智能体不断进行试错学习，包含： 使用双向随机广度优先搜索算法对有监督策略网络进行预训练，以在不同头实体和尾实体之间初步获取多条路径； 利用奖励函数对预训练的有监督策略网络进行再次训练，以通过调用再次训练后的有监督策略网络对具有指定关系的实体对进行路径预测； 所述使用双向随机广度优先搜索算法对有监督策略网络进行预训练，包含： 在广度优先搜索算法中加入随机机制，利用随机机制随机选择头实体和尾实体之间的中间节点，在头实体和中间节点、中间节点和尾实体之间依次进行广度优先搜索，并将搜索结果进行拼接，以初步获取头实体和尾实体之间的多条路径。

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