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龍圖騰網(wǎng)恭喜廣東榮天世紀(jì)信息科技有限公司申請(qǐng)的專利基于AI的網(wǎng)絡(luò)安全異常檢測(cè)系統(tǒng)及方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119583225B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510138299.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L9/40；該發(fā)明授權(quán)基于AI的網(wǎng)絡(luò)安全異常檢測(cè)系統(tǒng)及方法是由孫虎設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于AI的網(wǎng)絡(luò)安全異常檢測(cè)系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及網(wǎng)路安全技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于AI的網(wǎng)絡(luò)安全異常檢測(cè)系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括依次通信連接的異常概率選擇模塊、動(dòng)態(tài)異常特征生成模塊和全數(shù)據(jù)異常檢測(cè)模塊。該方法與該系統(tǒng)對(duì)應(yīng)。本申請(qǐng)，通過異常概率選擇模塊對(duì)日志數(shù)據(jù)和多種非日志數(shù)據(jù)分別計(jì)算異常概率并選取最大值作為動(dòng)態(tài)異常概率，實(shí)現(xiàn)了從多維度數(shù)據(jù)中快速定位最具異常可能性的數(shù)據(jù)；動(dòng)態(tài)異常特征生成模塊依據(jù)動(dòng)態(tài)異常概率對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)源進(jìn)行特征提取，并與相應(yīng)概率特征融合，有效整合了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)特征和歷史經(jīng)驗(yàn)特征；全數(shù)據(jù)異常檢測(cè)模塊匹配時(shí)間序列數(shù)據(jù)并組合成全數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)，利用動(dòng)態(tài)異常特征對(duì)全數(shù)據(jù)檢測(cè)輸出結(jié)果，從而全面且精準(zhǔn)地實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)安全異常檢測(cè)。

本發(fā)明授權(quán)基于AI的網(wǎng)絡(luò)安全異常檢測(cè)系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于AI的網(wǎng)絡(luò)安全異常檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括依次通信連接的異常概率選擇模塊、動(dòng)態(tài)異常特征生成模塊和全數(shù)據(jù)異常檢測(cè)模塊；所述異常概率選擇模塊配置為：利用預(yù)設(shè)的異常概率特征數(shù)據(jù)庫分別對(duì)日志數(shù)據(jù)和非日志數(shù)據(jù)進(jìn)行異常概率計(jì)算，生成日志異常概率和非日志異常概率，輸出所述日志異常概率和所述非日志異常概率中的最大值，將該最大值定義為動(dòng)態(tài)異常概率；其中，所述異常概率特征數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)有表征日志數(shù)據(jù)存在異常概率和表征非日志數(shù)據(jù)存在異常概率的概率特征，該概率特征用于表征對(duì)應(yīng)存在異常概率的特征，所述日志數(shù)據(jù)和所述非日志數(shù)據(jù)為不同維度的用于表征網(wǎng)絡(luò)安全情況的運(yùn)行數(shù)據(jù)，所述非日志數(shù)據(jù)至少包括網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、系統(tǒng)性能數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、安全設(shè)備告警數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋽?shù)據(jù)，所述日志異常概率用于表征基于日志數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全概率檢測(cè)得到存在網(wǎng)絡(luò)安全異常的概率，所述非日志異常概率用于表征基于非日志數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全概率檢測(cè)得到存在網(wǎng)絡(luò)安全異常的概率，所述網(wǎng)絡(luò)安全概率檢測(cè)為進(jìn)行概率性的網(wǎng)絡(luò)安全檢測(cè)；所述動(dòng)態(tài)異常特征生成模塊配置為：利用預(yù)設(shè)的異常特征數(shù)據(jù)庫對(duì)所述動(dòng)態(tài)異常概率對(duì)應(yīng)的日志數(shù)據(jù)或非日志數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取生成實(shí)時(shí)異常特征，結(jié)合所述異常概率特征數(shù)據(jù)庫，將所述實(shí)時(shí)異常特征與對(duì)應(yīng)的概率特征進(jìn)行特征融合生成動(dòng)態(tài)異常特征并輸出；其中，所述異常特征數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)有日志數(shù)據(jù)和非日志數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的異常特征，所述動(dòng)態(tài)異常特征用于表征融合所述實(shí)時(shí)異常特征和對(duì)應(yīng)的概率特征的特征；所述全數(shù)據(jù)異常檢測(cè)模塊配置為：為所述動(dòng)態(tài)異常概率對(duì)應(yīng)的日志數(shù)據(jù)或非日志數(shù)據(jù)匹配基于時(shí)間序列對(duì)應(yīng)的日志數(shù)據(jù)或非日志數(shù)據(jù)，將該日志數(shù)據(jù)和該非日志數(shù)據(jù)進(jìn)行組合后生成全數(shù)據(jù)，利用所述動(dòng)態(tài)異常特征對(duì)所述全數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全異常檢測(cè)并輸出對(duì)應(yīng)的檢測(cè)結(jié)果；其中，所述全數(shù)據(jù)為所述動(dòng)態(tài)異常概率對(duì)應(yīng)的日志數(shù)據(jù)和非日志數(shù)據(jù)；所述日志異常概率的生成包括：利用預(yù)設(shè)的日志異常概率計(jì)算公式計(jì)算日志異常概率，所述日志異常概率計(jì)算公式為： ；其中，為基于日志數(shù)據(jù)得到的特征的總個(gè)數(shù)，為日志數(shù)據(jù)基于異常概率特征數(shù)據(jù)庫得到的存在異常概率的特征的個(gè)數(shù)，為日志數(shù)據(jù)存在異常概率的特征，為預(yù)設(shè)的日志數(shù)據(jù)存在異常概率的特征的權(quán)重參數(shù)，為計(jì)算得到的日志異常概率；所述非日志異常概率的生成包括：利用預(yù)設(shè)的非日志異常概率計(jì)算公式計(jì)算非日志異常概率，所述非日志異常概率計(jì)算公式為： ；其中，為基于非日志數(shù)據(jù)得到的特征的總個(gè)數(shù)，為非日志數(shù)據(jù)基于異常概率特征數(shù)據(jù)庫得到的存在異常概率的特征的個(gè)數(shù)，為非日志數(shù)據(jù)存在異常概率的特征，為預(yù)設(shè)的非日志數(shù)據(jù)存在異常概率的特征的權(quán)重參數(shù)，為計(jì)算得到的日志異常概率。

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