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龙图腾网获悉连云港枫若伊信息科技有限公司申请的专利一种网络安全信息数据的实时分析监控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：CN120856458B 。

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：202511297832.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种网络安全信息数据的实时分析监控方法是由卢长缨;李响;王峰;高小芸设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网络安全信息数据的实时分析监控方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络信息数据安全分析技术领域，涉及到一种网络安全信息数据的实时分析监控方法。本发明通过动态对比计算所述当前网络信息与其对应行为基线的偏离度，实时更新智能家居终端设备的运行参数、网络流量及用户操作的正常范围，有助于降低其安全分析监控的误报率；通过根据预设的规则知识库匹配异常类型，保障了对已知攻击的快速处置，提高了已知攻击检测的准确率；通过横向空间关联和纵向时序预测等多维度的危险识别，全面覆盖了智能家居终端设备协同攻击与单点入侵场景，通过规则知识库与深度学习模型的级联机制，既保障了已知攻击的快速处置，也识别了未知危险，提高了智能家居终端设备的网络信息数据的安全性。

本发明授权一种网络安全信息数据的实时分析监控方法在权利要求书中公布了：1.一种网络安全信息数据的实时分析监控方法，其特征在于：包括： 步骤一、实时采集若干用户所属各智能家居终端设备的当前网络信息，包括设备运行数据、网络通信数据和用户操作数据； 步骤二、基于历史网络信息采用加权均值法构建所述各智能家居终端设备的行为基线并自动迭代更新，通过动态对比计算所述当前网络信息与其对应行为基线的偏离度，当偏离度超过预设阈值时生成异常标识； 步骤三、所述异常标识根据规则知识库匹配异常类型，若匹配成功则触发对应处置策略，若匹配失败则执行步骤四； 步骤四、云端安全中心根据所述当前网络信息通过训练好的深度学习模型获得横向空间关联分析结果和纵向时序预测结果，将其通过耦合计算最终综合风险评分，并根据风险区间划分规则确定危险等级； 所述横向空间关联分析结果的具体获得过程包括： 训练好的深度学习模型根据数据库中存储的用户的智能家居终端设备实体关系图识别偏离正常社区结构的各设备节点、检测各设备异常边和识别各隐蔽攻击链，并将其记为若干用户的横向空间关联分析结果； 所述纵向时序预测结果的具体获得过程包括： 对所述当前网络信息按时间窗口聚合，生成用户的智能家居终端设备的当前网络信息对应时序特征数据，并对其进行预处理； 在训练好的深度学习模型中输入所述当前网络信息对应时序特征数据，输出若干用户所属各智能家居终端设备的网络信息对应未来时段预测值与置信区间，将其记为若干用户的纵向时序预测结果； 步骤五、根据所述危险等级触发分级响应机制。

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