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龙图腾网获悉北京华云安信息技术有限公司申请的专利基于深度学习的智能化网络攻击面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：CN120729648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511225622.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于深度学习的智能化网络攻击面预测方法及系统是由李俊豪;纪守领;沈传宝;万会来;彭安杰;杨芮;尹恒;邬梦江;朱彤;何杰设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的智能化网络攻击面预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度学习的智能化网络攻击面预测方法及系统，属于网络安全和信息技术领域，其包括通过获取目标网络环境中的网络资产信息、漏洞分布信息以及外部威胁情报数据，并进行预处理生成标准化数据集；将标准化数据集输入到预先训练的深度学习模型中提取与网络攻击相关的特征向量；基于特征向量和知识图谱对潜在的攻击链路进行推理分析，结合知识图谱中网络资产节点、漏洞节点和威胁情报节点之间的关联关系；最后根据推理分析结果评估攻击者可能利用的入侵路径并输出攻击面预测结果，以攻击路径列表的形式呈现；该方案可以对潜在的攻击链路进行深入推理分析，准确预测攻击者可能利用的入侵路径，提升网络安全防护的有效性。

本发明授权基于深度学习的智能化网络攻击面预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的智能化网络攻击面预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标网络环境中的网络资产信息、漏洞分布信息以及外部威胁情报数据，所述网络资产信息包括硬件设备类型、软件版本和配置参数，所述漏洞分布信息包括已知漏洞编号、影响范围和修复状态，所述外部威胁情报数据包括攻击模式、攻击工具和攻击者行为记录； 对所述网络资产信息、漏洞分布信息和外部威胁情报数据进行预处理，生成标准化的数据集； 将所述标准化的数据集输入到预先训练的深度学习模型中，提取所述数据集中与网络攻击相关的特征向量，所述深度学习模型为多层神经网络结构； 基于所述特征向量和知识图谱，对潜在的攻击链路进行推理分析，得到推理分析结果，其中，所述知识图谱包含网络资产节点、漏洞节点和威胁情报节点之间的关联关系；基于所述特征向量和知识图谱，对潜在的攻击链路进行推理分析，包括从所述知识图谱中提取与所述特征向量匹配的网络资产节点、漏洞节点和威胁情报节点，生成候选攻击链路集合；针对所述候选攻击链路集合中的每条攻击链路，计算其攻击成功率和攻击代价，所述攻击成功率根据漏洞利用难度和威胁情报匹配度确定，所述攻击代价根据资源消耗和时间成本确定；根据所述攻击成功率和攻击代价，对所述候选攻击链路集合中的攻击链路进行排序，生成优先级攻击链路列表；从所述优先级攻击链路列表中选择满足预设条件的攻击链路，作为推理分析结果输出，所述预设条件包括攻击成功率大于第一阈值且攻击代价小于第二阈值； 根据所述推理分析结果，评估攻击者可能利用的入侵路径，并输出攻击面预测结果，所述攻击面预测结果以攻击路径列表的形式呈现，包含每条攻击路径包括起始节点、中间节点和目标节点的具体信息。

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北京华云安信息技术有限公司，其通讯地址为：100094 北京市海淀区丰豪东路9号2号楼10层4单元1001；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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