恭喜浙江工業大學金矯波獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜浙江工業大學申請的專利一種基于語義增強與注意力機制的APT檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119272277B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411794562.8，技術領域涉及：G06F21/56；該發明授權一種基于語義增強與注意力機制的APT檢測方法是由金矯波;朱添田;陳鐵明;呂明琪設計研發完成，并于2024-12-09向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于語義增強與注意力機制的APT檢測方法在說明書摘要公布了：本發明屬于高級持續性威脅檢測的安全研究領域，具體涉及一種基于語義增強與注意力機制的APT檢測方法。本發明包括采集并解析系統日志，根據解析后的系統日志構建溯源圖；根據溯源圖的節點的屬性和邊的類型得到每個節點的總結句，將總結句輸入BERT模型，提取溯源圖中節點的屬性語義特征向量表示；根據溯源圖中的節點生成每個節點的子圖，利用自注意圖卷積網絡提取每個子圖的特征矩陣，作為每個子圖的節點特征向量表示；將待檢測節點的節點特征向量表示輸入輕量級分類器，進行異常檢測。本發明深入挖掘和理解日志的語義信息，深入挖掘溯源圖的編碼結構和因果信息，提升APT攻擊檢測的準確性和效率。
本發明授權一種基于語義增強與注意力機制的APT檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于語義增強與注意力機制的APT檢測方法，其特征在于，所述基于語義增強與注意力機制的APT檢測方法，包括：采集并解析系統日志，根據解析后的系統日志構建溯源圖；根據溯源圖優化規則對溯源圖進行剪枝優化；通過BERT模型生成溯源圖中節點的屬性語義特征向量表示，所述BERT模型為利用良性系統上的總結句預訓練的BERT模型；根據溯源圖中的節點生成每個節點的子圖，根據節點的屬性語義特征向量表示利用自注意圖卷積網絡提取每個子圖的特征矩陣，作為每個節點的節點特征向量表示；將待檢測節點的節點特征向量表示輸入輕量級分類器，得到節點為異常節點的概率值，如果概率值大于預設閾值則當前節點為異常節點，否則，當前節點為良性節點。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江工業大學，其通訊地址為：310014 浙江省杭州市拱墅區潮王路18號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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