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龙图腾网获悉数力聚(北京)科技有限公司申请的专利基于人工智能的网络安全增强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：CN120729641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511206113.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于人工智能的网络安全增强方法及系统是由李乐平设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的网络安全增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全领域，具体是指基于人工智能的网络安全增强方法及系统，所述方法包括以下步骤：安全数据融合、攻击路径建模、节点风险识别、异常检测模型构建和动态响应决策，本发明通过在一致性攻击图的基础上，引入可学习扰动敏感因子，对图注意力机制输出的节点关系进行动态调整，提高图结构的表达能力与攻击路径识别的准确性；本发明通过结构增强后的图神经网络建模，生成抗噪性更强的攻击路径信息，并结合特征对齐与路径融合技术，实现跨阶段、多路径攻击链的高精度推理；所述系统包括安全数据融合模块、攻击路径建模模块、节点风险识别模块、异常检测模型构建模块和动态响应决策模块。

本发明授权基于人工智能的网络安全增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的网络安全增强方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：安全数据融合，采集原始安全数据，引入自适应加权融合策略，得到融合后的安全数据； 步骤S2：攻击路径建模，根据融合后的安全数据构建网络节点之间的交互图，利用图神经网络进行攻击路径建模，捕捉攻击行为的潜在链式传播路径，生成可能的攻击路径图谱； 步骤S3：节点风险识别，基于攻击路径图谱，分析图中节点在攻击路径中的重要性指标，结合图卷积网络输出的节点嵌入表示，对网络节点进行风险评分与分类，识别出高风险节点或关键资产； 步骤S4：异常检测模型构建，构建基于深度神经网络的异常检测模型，将融合后的安全数据输入Transformer模型中，引入对抗样本训练机制，识别隐藏的异常行为； 步骤S5：动态响应决策，构建攻击状态空间模型，引入强化学习算法生成针对当前威胁情境的响应策略； 步骤S2，具体包括以下步骤： 步骤S21：多视图构建，基于融合后的安全数据，构建三个独立安全视图，包括网络流量视图、主机日志视图、告警信息视图，使用相似度计算和KNN构建邻接关系矩阵，生成与三个独立安全视图对应的三个图结构； 步骤S22：攻击链学习，在每个独立安全视图中，通过构建并训练图神经网络模型，得到一致性攻击图，包括攻击图的节点和攻击图的边； 步骤S23：图结构增强，根据一致性攻击图，引入一种注意力引导的结构优化方法，得到攻击路径信息； 步骤S24：路径融合，将攻击路径信息进行特征对齐与融合，生成融合后的攻击路径图谱。

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