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龙图腾网获悉公安部第三研究所申请的专利一种基于知识图谱的视频监控漏洞检测方法、设备及介质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：CN121309219B 。

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：202511854042.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于知识图谱的视频监控漏洞检测方法、设备及介质是由谭懿先;宋蕾;尚岩峰;齐力;强英超;吴金波;杨乐好;赵博设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的视频监控漏洞检测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及漏洞检测技术领域，特别是涉及一种基于知识图谱的视频监控漏洞检测方法、设备及介质，所述方法包括：根据预设监控设备运行日志对应的漏洞信息构建出漏洞知识图谱，基于给定云端服务器下发的模型权重矩阵对预设监控设备本地的图神经网络模型的目标权重矩阵进行更新，将漏洞知识图谱输入至更新后的图神经网络模型中，输出运行日志对应的漏洞异常得分，若漏洞异常得分大于预设得分阈值，确定出对应的预设监控设备存在视频监控漏洞异常，并同时切换预设监控设备本地的备用监控设备；本发明使本地模型更轻量化的同时还有助于提升本地模型的漏洞检测准确性，有利于及时发现高危漏洞。

本发明授权一种基于知识图谱的视频监控漏洞检测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的视频监控漏洞检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 根据任一预设监控设备在当前时间段的运行日志，获取运行日志对应的漏洞信息，并基于漏洞信息构建出漏洞知识图谱；所述漏洞信息包括漏洞数据、漏洞类型以及每两种漏洞类型之间的关联程度； 接收给定云端服务器下发至预设监控设备的模型权重矩阵，对预设监控设备本地预训练的图神经网络模型的目标权重矩阵进行更新，得到更新后的图神经网络模型；其中，所述给定云端服务器下发模型权重矩阵的步骤具体包括：基于预先获取的若干个预设监控设备对应的漏洞样本集，对给定云端服务器中的图神经网络模型进行训练，生成一个具有L层的图神经网络模型，其中，L＞1；所述漏洞样本集中的每一漏洞样本均包括漏洞知识图谱样本和漏洞知识图谱样本对应的漏洞异常得分；针对任一预设监控设备，获取预设监控设备中的图神经网络模型的层数K；其中，1≤K＜L；选取云端服务器中的图神经网络模型的前K层分别对应的模型权重矩阵下发至预设监控设备，以对应替换预设监控设备中的图神经网络模型的K层的目标权重矩阵； 将漏洞知识图谱输入至更新后的图神经网络模型中，输出运行日志对应的漏洞异常得分；所述漏洞异常得分用于表征漏洞信息对预设监控设备的监控性能影响程度；所述给定云端服务器与若干个预设监控设备进行通信； 若漏洞异常得分大于预设得分阈值，确定出对应的预设监控设备存在视频监控漏洞异常，并同时切换预设监控设备本地的备用监控设备。

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