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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京萊克貝爾信息技術(shù)有限公司申請的專利一種基于多視角監(jiān)測的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢生成方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119583219B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-03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?zhí)?專利號為：202510127594.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L9/40；該發(fā)明授權(quán)一種基于多視角監(jiān)測的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢生成方法是由王占豐;陳嘉欣;毛傳奇;陳瀟霆;馬瀟霄;張梟;陳學(xué)文設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于多視角監(jiān)測的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢生成方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢生成技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于多視角監(jiān)測的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢生成方法；方法步驟為：構(gòu)建多視角數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，從多維數(shù)據(jù)源中獲取實時信息，同時利用智能感知技術(shù)實現(xiàn)潛在威脅的全面捕獲；基于動態(tài)閾值自適應(yīng)的多因子清洗方法，對采集的數(shù)據(jù)進行清洗、噪聲過濾和特征提取，確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性；采用基于深度學(xué)習(xí)的動態(tài)分析算法，挖掘安全事件之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，預(yù)測潛在威脅的發(fā)展趨勢；構(gòu)建聯(lián)合學(xué)習(xí)模型，綜合評估網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的安全狀態(tài)；利用可視化技術(shù)動態(tài)展示安全態(tài)勢，并結(jié)合自動化預(yù)警與響應(yīng)機制，快速生成安全策略以抵御威脅。本發(fā)明實現(xiàn)了對網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的精確評估和預(yù)測，為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的安全決策提供支持。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多視角監(jiān)測的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢生成方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多視角監(jiān)測的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢生成方法，其特征在于，包括以下具體實施步驟：S1、監(jiān)測采集網(wǎng)絡(luò)流量、惡意代碼、網(wǎng)絡(luò)性能、網(wǎng)絡(luò)路由和網(wǎng)絡(luò)日志五個視角的數(shù)據(jù)；S2、對所采集數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理與標準化，并基于動態(tài)閾值自適應(yīng)的多因子清洗方法，對采集的原始數(shù)據(jù)進行清洗；S3、對處理后的原始數(shù)據(jù)進行邏輯分層，包括網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層、設(shè)備層、用戶行為層和環(huán)境層；S4、將網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層、設(shè)備層、用戶行為層和環(huán)境層的數(shù)據(jù)通過關(guān)聯(lián)標識符和時間窗口進行整合，構(gòu)建統(tǒng)一的關(guān)聯(lián)關(guān)系，整合過程如下：S41、將經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理階段后具備統(tǒng)一的時間戳和標識符字段的各數(shù)據(jù)層，通過標識符對齊，基于數(shù)據(jù)中共有的標識符，將不同來源的記錄建立初步的邏輯關(guān)聯(lián)；網(wǎng)絡(luò)層的IP地址IPnet與用戶行為層的登錄IP地址IPuser對齊，而設(shè)備層的設(shè)備ID，即DeviceIDdevice，與應(yīng)用層記錄的設(shè)備ID，即DeviceIDapp，進行匹配，通過字段值的一致性構(gòu)建初步的標識符映射關(guān)系；S42、在標識符對齊后，通過時間窗口匹配解決不同來源數(shù)據(jù)間的時間差異問題，為確保動態(tài)事件鏈的一致性，設(shè)定合理的時間窗口ΔT，將時間差在容差范圍內(nèi)的記錄關(guān)聯(lián)起來；若用戶行為層的登錄事件時間Tuser和網(wǎng)絡(luò)層的流量事件時間Tnet滿足|Tuser-Tnet|≤ΔT，則兩條記錄被認為是時間相關(guān)聯(lián)的；S43、基于標識符對齊與時間窗口匹配，將層間數(shù)據(jù)進行深度關(guān)聯(lián)；S5、在融合后的多視角數(shù)據(jù)上，進行時間序列建模，捕捉數(shù)據(jù)隨時間變化的動態(tài)特征；S6、提取基礎(chǔ)信息、高級特征和動態(tài)特征，為模型學(xué)習(xí)提供輸入；S7、利用綜合特征，構(gòu)建聯(lián)合學(xué)習(xí)模型，在模型學(xué)習(xí)階段，采用共享網(wǎng)絡(luò)與多任務(wù)分支的聯(lián)合學(xué)習(xí)策略，通過共享層提取通用特征并結(jié)合任務(wù)特定分支進行細化分析，識別異常行為、檢測未知威脅，并預(yù)測潛在風(fēng)險；S8、基于統(tǒng)計分析和模型預(yù)測結(jié)果，生成網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢，將模型學(xué)習(xí)的動態(tài)預(yù)測結(jié)果與靜態(tài)分析生成的信息相結(jié)合，形成網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢，生成的態(tài)勢信息涵蓋異常事件識別與告警、資產(chǎn)數(shù)量與等級分布、漏洞數(shù)量與等級分布、風(fēng)險評估與等級劃分以及威脅趨勢預(yù)測。

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