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龙图腾网获悉长春电子科技学院申请的专利一种基于人工智能的网络安全动态评估系统及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：CN121239503B 。

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：202511793583.2，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动态评估系统及方法是由王金甫;李英玉;沙彦孚;曹政;何壮;刘云戈设计研发完成，并于2025-12-02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动态评估系统及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动态评估系统及方法，涉及网络安全动态评估技术领域，该方法包括以下步骤：根据基础采集周期提取网络安全相关数据；对获取到的网络安全相关数据进行清洗和预处理，从清洗后的数据中提取特征；基于机器学习算法构建网络安全评估模型识别网络安全风险，针对识别出的网络风险分析其特征，经对比筛选出两个模型，将网络风险的特征分为第一和第二风险特征；分别计算筛选出的两个模型对风险特征的覆盖程度占比，以及各自模型所涉及特征中第一风险特征的占比，基于两个占比结果计算每个模型的综合评估得分，比较两个模型的综合评估得分，选择综合得分更高的模型进行网络安全评估，本发明实现网络安全动态评估。

本发明授权一种基于人工智能的网络安全动态评估系统及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动态评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 根据基础采集周期提取网络安全相关数据； 对获取到的网络安全相关数据进行清洗和预处理，从清洗后的数据中提取特征； 基于机器学习算法构建网络安全评估模型识别网络安全风险，针对识别出的网络风险分析其特征，经对比筛选出两个网络安全评估模型，依据风险发生概率阈值将网络风险的特征分为第一和第二风险特征； 基于机器学习算法构建网络安全评估模型识别网络安全风险，对于构建的网络安全评估模型用m,w表示，m表示构建的第m个网络安全评估模型，w表示该模型识别出的网络安全风险；通过构建z个的网络安全评估模型，记录构建的网络安全评估模型识别情况，记为{m1,w1,m2,w2,...,mz,wz}，其中，m1,w1,m2,w2,...,mz,wz分别表示构建的网络安全评估模型m1,m2,...,mz识别出的网络安全风险w1,w2,...,wz，z表示构建的网络安全评估模型总数量； 对于通过网络安全评估模型识别出的网络安全风险，经分析确定网络安全风险wa存在q个技术特征，通过将构建的网络安全评估模型与网络安全风险wa的q个技术特征进行逐一比较，判断出构建的网络安全评估模型mi和mj均可以用作识别网络安全风险wa，其中，q表示网络安全风险wa存在的技术特征个数，wa表示网络安全风险编号，mi和mj分别表示第i和第j个构建的网络安全评估模型； 将网络安全风险wa具有的q个特征分为第一风险特征S1和第二风险特征S2，其中，第一风险特征表示为计算历史数据中网络安全风险wa具有的部分特征的风险发生概率大于等于设定的风险概率阈值，第二风险特征表示为计算历史数据中网络安全风险wa具有的部分特征的风险发生概率小于设定的风险概率阈值，S1表示第一风险特征集合，S2表示第二风险特征集合； 分别计算筛选出的两个模型对风险特征的覆盖程度占比，以及各自模型所涉及特征中第一风险特征的占比情况，基于计算出两个占比结果得出每个模型的综合评估得分，比较两个模型的综合评估得分，选择综合得分更高的模型进行网络安全评估。

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