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龙图腾网获悉北京北龙云海网络数据科技有限责任公司申请的专利一种基于人工智能的网络安全态势感知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：CN121000511B 。

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：202511484503.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于人工智能的网络安全态势感知方法是由董济农;訾瑞杰设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的网络安全态势感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的网络安全态势感知方法，包括以下步骤：对多源异构数据进行采集，生成标准化数据集；进行时空特征解耦，分离时空维度特征；通过对时空交叉注意力进行融合，输出融合后的时空特征向量；构建因果推理引擎，输出动态因果图和反事实推理结果集；构建动态风险传播模型，输出全资产风险值矩阵和风险传播路径图；生成态势量化矩阵、构建对抗训练决策网络，输出经对抗训练验证的防御策略集；自动生成策略；人机协同验证闭环。本发明通过时空特征解耦与因果推理引擎，实现威胁传播路径的动态重构，将风险定位误差降低；结合对抗训练决策网络，使防御策略在模拟APT攻击测试中误判率下降。

本发明授权一种基于人工智能的网络安全态势感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的网络安全态势感知方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对多源异构数据进行采集，并对采集的数据进行预处理与标准化操作，生成标准化数据集； 步骤2：对预处理后的标准化数据集进行时空特征解耦，分离时空维度特征； 步骤3：通过对时空交叉注意力进行融合；并输出融合后的时空特征向量； 所述步骤3中时空交叉注意力进行融合时，需要构建因果掩码矩阵，并过滤非时序依赖，生成注意力权重矩阵，突出显示时空维度的关键关联；加权合并时间与空间特征，形成统一的时空表征； 步骤4：构建因果推理引擎，建立变量间因果关系，将时空特征向量和历史事件日志输入到因果推理引擎，并输出动态因果图和反事实推理结果集； 所述步骤4的具体实现过程为，扫描变量间的条件独立性，生成初始因果图；模拟干预操作，计算干预后的攻击传播概率变化；每n分钟重新计算因果强度β，反映最新威胁场景下的因果效力；生成带权重的有向无环图，标注关键因果路径； 步骤5：构建动态风险传播模型，对节点风险和风险传导进行计算，并基于动态因果图和反事实推理结果集，输出全资产风险值矩阵和风险传播路径图； 步骤6：生成态势量化矩阵、构建对抗训练决策网络，将风险转化为可操作指标，并通过对抗训练提升决策鲁棒性；并最终输出经对抗训练验证的防御策略集； 步骤7：基于输出的态势量化矩阵、防御策略和实时采集的网络状态数据，将复杂分析结果转化为直观操作指引，并自动生成策略； 步骤8：人机协同验证闭环； 节点风险的计算公式为：节点风险=固有漏洞值×威胁暴露度+上游风险传导值； “威胁暴露度”由资产重要性+近期访问频率决定； 风险传导的计算公式为：传导值=Σ上游节点风险×因果强度β×路径衰减因子；其中，路径衰减因子随跳数指数递减。

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