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龙图腾网获悉杭州市余杭区数据资源管理局;杭州余杭华数科技有限公司申请的专利基于拟态安全技术的网络运维环境风险评估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：CN119892461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510050725.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于拟态安全技术的网络运维环境风险评估方法及系统是由龙为超;俞志川;蔡兵兵;陈小伟;张灵峰;孙健;谢峥嵘设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于拟态安全技术的网络运维环境风险评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网络运维监管技术领域，尤其涉及基于拟态安全技术的网络运维环境风险评估方法及系统，其方法包括：对网络运维环境数据进行采集与预处理，生成标准化安全数据；通过真实拟态分析与主动挑战拟态分析提取异常特征数据和扰动响应数据，并融合生成关联威胁特征数据；基于关联威胁特征数据，构建异构孪生模型，进行状态建模、威胁建模与资源建模，并生成风险评估数据；通过多目标优化算法生成最优响应策略，包括流量控制、节点隔离与资源调度，并通过反馈调控机制动态更新风险状态。本发明通过动态威胁识别与实时优化响应，提升了网络运维环境的风险评估准确性和安全防御水平，具有高效、智能、动态的特点。

本发明授权基于拟态安全技术的网络运维环境风险评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于拟态安全技术的网络运维环境风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 对网络运维环境中的数据进行采集与预处理，并对所采集的数据进行去重、时间对齐及标准化处理，生成标准化安全数据； 基于所述标准化安全数据，通过真实拟态分析与主动挑战拟态分析，分别提取真实异常特征数据和虚拟扰动响应数据，并对所述真实异常特征数据与虚拟扰动响应数据进行融合处理，生成关联威胁特征数据； 所述真实拟态分析通过深度行为匹配算法对网络流量数据、用户行为数据和系统日志数据进行异常特征提取，所述异常特征的偏差值通过以下公式计算： 其中，表示异常偏差值；表示第个数据点的实际值；表示正常行为模板中的参考值；表示数据点的数量； 所述主动挑战拟态分析通过动态扰动引擎生成扰动响应数据，所述扰动响应数据包括模拟异常数据包、虚拟漏洞触发操作和伪装用户操作； 所述真实拟态分析通过对网络运维环境中的标准化安全数据进行深度行为匹配与特征分析，识别数据中与正常行为存在显著偏差的异常特征，通过对网络流量数据进行路径分析，提取流量异常的访问路径；通过对用户行为数据进行操作序列比对，提取异常指令序列；通过对系统日志数据进行错误记录检测，识别频繁出现的故障日志，偏差特征的提取是基于正常行为模板与当前观测数据的匹配偏差，所述真实异常特征数据用于反映实际运维环境中的异常情况； 所述网络流量数据通过分析数据包传输路径、流量强度和访问时序；所述用户行为数据通过分析用户的操作指令、登录频率和访问路径；所述系统日志数据通过提取日志中的故障信息和错误记录，分别与正常行为模板进行比对，识别出偏离正常状态的特征点； 所述深度行为匹配算法通过计算观测数据与正常模板数据之间的偏差值，量化异常程度；通过对所有观测数据与正常模板数据逐项求差，并取绝对值进行累加，量化当前数据与正常行为模式之间的整体偏差程度；当偏差值超过预设的阈值时，判定该数据存在异常特征，进一步进行威胁分析； 所述深度行为匹配算法通过构建不同场景下的正常行为模板，对网络流量、用户行为和系统日志数据进行全方位的特征比对； 基于所述关联威胁特征数据，构建异构孪生模型，并基于所述异构孪生模型分别进行状态建模、威胁建模与资源建模，以得到状态建模数据、威胁建模数据和资源建模数据；对所述状态建模数据、威胁建模数据和资源建模数据进行数据融合处理，并通过风险量化评估算法生成风险评估数据； 基于所述风险评估数据，通过多目标优化算法生成最优响应策略，所述最优响应策略包括流量控制、节点隔离与资源调度，并执行所述最优响应策略，采集策略执行反馈数据，并通过反馈调控机制将所述反馈数据回传至异构孪生模型进行风险状态更新与优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州市余杭区数据资源管理局;杭州余杭华数科技有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市余杭区文一西路1500号4号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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