买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉国网上海市电力公司;南京南瑞信息通信科技有限公司申请的专利一种基于知识图谱的漏洞类型关联分析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：CN116069942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211602298.4，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于知识图谱的漏洞类型关联分析方法是由倪卿;邵佳炜;方晓蓉;刘赛;吴金龙;顾荣斌;陆玉琪;吴媛欣;杨勰设计研发完成，并于2022-12-13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漏洞类型关联分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱的漏洞类型关联分析方法，包括如下步骤：步骤一、知识图谱总库构建：预先将美国通用漏洞和披露平台CVE、美国国家信息安全漏洞库NVE、日本信息安全漏洞库JVN按照实体节点和实体之间的语义关系构成边，汇总成整体的知识图谱化总库，通过流程配合，对美国通用漏洞和披露平台CVE、美国国家信息安全漏洞库NVE、日本信息安全漏洞库JVN中的海量数据采用先构建知识图谱总库，再分类筛分漏洞子集，后经过一级验证和二级复验的方式，实现海量数据中的漏洞数据进行全面、细化和高精度类型关联性分析处理的效果，降低漏洞数据关联系分析局限性大，降低漏洞数据关联系的容错率。

本发明授权一种基于知识图谱的漏洞类型关联分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的漏洞类型关联分析方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一、知识图谱总库构建：预先将美国通用漏洞和披露平台CVE、美国国家信息安全漏洞库NVE、日本信息安全漏洞库JVN按照实体节点和实体之间的语义关系构成边，汇总成整体的知识图谱化总库； 步骤二、分类筛分模块：再将构建知识图谱化总库中的各类漏洞数据基于SVM分类筛分法通过分类筛分模块按照语义特征关系、关键词特征和背景语料特征划分为数据漏洞集1、数据漏洞集2至数据漏洞集N的漏洞数据子集，且N代表漏洞数据子集的总数； 步骤三、概念化特征一级验证：接着将分类筛分后的各个漏洞数据子集按照实例概念化法处理，并采用Pci、Pic、互信息、点互信息、标准化的点互信息以及概念化特征算法对分类筛分后的各个漏洞数据子集按照实例和概念之间的关联度进行一级验证，Pci代表当前实例i所对应的概念为c的概率，Pic代表当前概念c所对应的实例为i的概率，若各个漏洞数据子集未通过一级验证时，则对应将未通过一级验证的漏洞数据子集返回步骤一和步骤二进行重新知识图谱构建和分类筛分处理，循环三次，在三次循环后，仍存在未通过一级验证的漏洞数据子集直接存入一级验证未通过数据库，等待人工复核； 步骤四、分类评估二级复验：若各个漏洞数据子集直接通过一级验证以及三次循环后的问题漏洞数据子集通过一级验证后，再将通过一级验证后的各个漏洞数据子集按照得到的概念词作为扩展特征加入原始特征集，得到各个漏洞数据子集的语义加入语义特征集，并采用分类评估算法对通过一级验证后的各个漏洞数据子集进行复验，并将通过一级验证后的各个漏洞数据子集的原始漏洞数据设为K，分类评估算法对复验的各个漏洞数据子集的扩展数量设置为T，且设定复验的各个漏洞数据子集的实例集为X，通过一级验证后的各个漏洞数据子集的概念化特征扩展后的复验集设为K*，并将分类评估算法对通过一级验证后的各个漏洞数据子集复验得到的特征词集和关联性语义集分别设为S1、S2……，Si和主题C1、C2……，Cj，则K*={S1C1、S2C2……，SiCj}，其中i为特征词集总数，j为关联性语义集总数，若二级复验后的各个漏洞数据子集未通过分类评估算法复验时，则对应将未通过二级复验的漏洞数据子集返回步骤一、步骤二和步骤三进行重新知识图谱构建、分类筛分以及一级概念化特征算法验证处理，循环三次，在三次循环后，仍存在未通过二级复验的漏洞数据子集直接存入二级复验未通过数据库，等待人工复核； 步骤五、数据漏洞决策表构建：若各个漏洞数据子集直接通过二级复验以及三次循环后的问题漏洞数据子集通过二级复验后，直接汇总至数据漏洞决策表。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网上海市电力公司;南京南瑞信息通信科技有限公司，其通讯地址为：201208 上海市浦东新区中国(上海)自有贸易试验区源深路1122号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。