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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于日志数据的持续自动化漏洞挖掘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：CN121217482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511768380.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于日志数据的持续自动化漏洞挖掘方法是由邓金城;鲁珂;李晶晶设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于日志数据的持续自动化漏洞挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于日志数据的持续自动化漏洞挖掘方法，属于网络与信息安全技术领域。本发明通过基于数据溯源的量化信息流分析及拓扑发现，能够穿透应用表层，精准识别传统技术无法触及的动态生成接口、隐藏应用程序接口及深层脆弱性参数，以显著提升真实流量中的攻击入口点覆盖率，实现攻击面的全景式覆盖；基于静态语义－动态时序双层学习模型和闭环反馈机制，本发明能够近乎实时地从真实流量中捕获、理解并验证包括零日攻击在内的新型攻击模式，将威胁响应时间从数天缩短至数小时内，构建了自适应的威胁免疫能力；通过多目标遗传算法驱动的风险智能调度机制，将测试资源优先分配给业务关键且风险最高的攻击入口，以显著优化计算资源配置。

本发明授权一种基于日志数据的持续自动化漏洞挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于日志数据的持续自动化漏洞挖掘方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1，实时采集多源日志数据并进行标准化处理，得到标准日志数据并建标准化日志库； 步骤2，读取标准化日志库中的标准日志数据，基于数据溯源的量化信息流分析从读取的标准化日志数据中挖掘攻击入口点；并基于挖掘出的攻击入口点构建并动态更新攻击入口点知识库； 步骤3，基于标准化日志库中的标准日志数据，根据静态语义分析提取并分类真实攻击日志数据的语义嵌入表示，再基于分类得到的各聚类中心所对应的标准日志数据作为第一攻击向量； 基于标准化日志库中的标准日志数据，将每个用户会话的请求序列构建为时间序列数据，根据动态时序学习对时间序列数据进行正常与恶意的分类预测，将分类预测为恶意的时间序列数据所对应的标准日志数据作为第二攻击向量； 基于第一攻击向量和第二攻击向量构建并动态更新攻击向量知识库； 步骤4，从攻击入口点知识库和攻击向量知识库中提取数据，动态组合生成测试用例，并基于多目标遗传算法的风险调度策略确定执行优先级； 其中，多目标遗传算法的优化目标包括：最大化基于量化信息流评分的漏洞可能性，最大化与配置管理数据库关联的业务价值，以及最小化测试执行成本； 步骤5，基于测试用例的执行优先级，从高执行优先级开始，通过多维度特征匹配、机器学习模型及带外应用安全测试对测试用例进行漏洞是否存在的判定，并基于判定结果生成报告； 步骤6，通过增量学习模型更新攻击向量知识库，并周期性地触发新一轮的验证流程，形成闭环。

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