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龙图腾网获悉华能国际电力股份有限公司;西安热工研究院有限公司申请的专利一种安全风险事件的预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：CN116170203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310135078.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种安全风险事件的预测方法及系统是由朱博迪;杨东;刘迪;毕玉冰;燕前;王文庆;崔逸群;邓楠轶;刘超飞;刘骁;肖力炀;刘鹏飞设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种安全风险事件的预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种安全风险事件的预测方法及系统，方法包括：获取安全风险事件所对应的原始报文数据，并将所述原始报文数据按预设格式写入日志，生成报文日志数据；对所述报文日志数据进行初步安全检测；当初步安全检测结果为安全时，则将所述报文日志数据输入至预先构建的安全预测模型中进行安全预测并获得预测安全值，并根据预测安全值判断当前安全风险事件是否安全。本发明基于历史数据构建安全预测模型，通过二级安全检测方式对安全风险事件进行检测，提高了安全检测的准确性。

本发明授权一种安全风险事件的预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种安全风险事件的预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取安全风险事件所对应的原始报文数据，并将所述原始报文数据按预设格式写入日志，生成报文日志数据； 对所述报文日志数据进行初步安全检测； 当初步安全检测结果为安全时，则将所述报文日志数据输入至预先构建的安全预测模型中进行安全预测并获得预测安全值，并根据预测安全值判断当前安全风险事件是否安全； 所述安全预测模型的构建过程，包括： 获取历史传输数据中的日志报文，并通过判断各个所述日志报文的结束标志生成对应的训练数据集合； 构建初始神经网络模型并加载各个所述训练数据集合进行迭代训练，并获得所对应的安全检测向量与所对应的标注数据的损失值； 基于所述安全检测向量及所述损失值并通过后向传播修改所述初始神经网络模型的模型参数，直至所述损失值小于或等于预设阈值，或迭代次数达到预设最大迭代次数时，生成训练好的安全预测模型； 所述获取安全检测向量的过程，包括： 将所述训练数据集合分为第一类别数据集合及第二类别数据集合，所述第一类别数据集合的类别包括：端口号、确认号、数据偏移字段、保留字段及标志位字段，所述第二类别数据集合的类别包括：序列号字段及确认号字段； 对所述第一类别数据集合进行判断并获得训练简单向量； 构建初始神经网络模型，并将所述第二类别数据集合加载至所述初始神经网络模型，获得训练复杂安全值； 根据所述训练复杂安全值及所述训练简单向量构建安全检测向量。

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