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龍圖騰網恭喜湘潭大學申請的專利一種基于潛在擴散模型的端口信息生成方法與裝置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：CN119484157B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04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：202510041437.8，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種基于潛在擴散模型的端口信息生成方法與裝置是由謝勇;陳雅竹;李澄清設計研發完成，并于2025-01-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于潛在擴散模型的端口信息生成方法與裝置在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于潛在擴散模型的端口信息生成方法與裝置，包括以下步驟：步驟1：訓練潛在擴散模型和向量量化變分自編碼器模型；步驟2：獲取需要生成端口信息的網絡設備的IP地址及初始數據；步驟3：生成每個網絡設備的端口矩陣的潛在變量；步驟4：解碼得到對應的每個網絡設備的端口矩陣。本發明通過潛在擴散模型生成的端口矩陣能夠更精確地反映輸入條件IP地址的特征，從而提高了端口配置的準確性和可預測性；本發明采用深度學習技術生成端口矩陣，從而提升了端口生成和配置的效率；本發明生成的端口矩陣能夠更好地適應網絡安全策略和漏洞掃描需求，有效降低了潛在安全風險，提升了網絡系統的整體安全性和穩定性。

本發明授權一種基于潛在擴散模型的端口信息生成方法與裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于潛在擴散模型的端口信息生成方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：通過獲取的網絡設備的訓練樣本對潛在擴散模型和向量量化變分自編碼器模型進行訓練，完成對潛在擴散模型和向量量化變分自編碼器模型的訓練；步驟1具體為：1.1構建潛在擴散模型及向量量化變分自編碼器模型，所述潛在擴散模型由嵌入模塊和U-Net模塊組成，所述向量量化變分自編碼器模型由編碼器、解碼器和碼書組成；1.2獲取訓練樣本，訓練樣本包括n個網絡設備的樣本端口信息、所述n個網絡設備的樣本IP地址，每個所述樣本端口信息的標簽噪聲，其中n為大于等于1的整數；1.3將訓練樣本的每個網絡設備的端口信息均編碼為樣本端口矩陣，再將編碼得到的n個樣本端口矩陣合并為一個三維端口矩陣張量，通過三維端口矩陣張量對向量量化變分自編碼器模型進行訓練，得到三維端口矩陣的潛在變量張量及完成對向量量化變分自編碼器模型的訓練；1.4將訓練樣本的每個樣本IP地址依次執行數值化、編碼并拓展維度的操作，得到每個樣本IP地址的64*64的張量，再將得到的多個樣本IP地址的64*64的張量合并為三維IP地址張量，三維IP地址張量的維度與步驟1.3中的三維端口矩陣的潛在變量張量的維度一致；1.5利用步驟1.3得到的三維端口矩陣的潛在變量張量和步驟1.4得到的三維IP地址張量，訓練潛在擴散模型，從而完成對潛在擴散模型的訓練；步驟2：獲取需要生成端口信息的網絡設備的IP地址，將標準正態分布中采樣得到的噪聲及時間步長作為初始數據；步驟3：將步驟2獲取的每個網絡設備的IP地址及初始數據均輸入至潛在擴散模型中進行迭代，生成對應的每個網絡設備的端口矩陣的潛在變量；步驟4：對步驟3生成的每個網絡設備的端口矩陣的潛在變量用向量量化變分自編碼器模型的解碼器進行解碼得到對應的每個網絡設備的端口矩陣。

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湘潭大學，其通訊地址為：411105 湖南省湘潭市雨湖區羊牯塘；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”。