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龍圖騰網恭喜大數據安全工程研究中心(貴州)有限公司申請的專利基于深度學習的風險行為感知方法及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：CN119939576B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-13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：202510428728.2，技術領域涉及：G06F21/55；該發明授權基于深度學習的風險行為感知方法及裝置是由蔣忠均;廖芳;李雪松;李香冬設計研發完成，并于2025-04-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的風險行為感知方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于深度學習的風險行為感知方法及裝置，首先采集目標用戶預設時間窗口內包含網絡訪問記錄、終端操作日志和應用程序接口調用序列的多源行為數據，接著對多源行為數據進行時空特征提取，生成行為軌跡特征向量，并通過協議解析網絡訪問記錄得到網絡行為特征向量，之后將二者輸入預訓練的風險評估神經網絡聯合編碼，得出行為風險概率分布，再依據超過預設閾值的風險類別確定風險等級，生成預警信號，最后根據預警信號觸發實時告警模塊，向安全管理終端發送風險描述文本和風險緩解策略，實現多源數據綜合分析，精準評估風險并及時有效預警，提升風險感知能力。

本發明授權基于深度學習的風險行為感知方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的風險行為感知方法，其特征在于，所述方法包括： 采集目標用戶在預設時間窗口內的多源行為數據，所述多源行為數據包括網絡訪問記錄、終端操作日志和應用程序接口調用序列； 對所述多源行為數據進行時空特征提取，生成所述目標用戶的行為軌跡特征向量，并對所述網絡訪問記錄進行協議解析，得到網絡行為特征向量； 將所述行為軌跡特征向量和所述網絡行為特征向量輸入預訓練的風險評估神經網絡，通過所述風險評估神經網絡對所述行為軌跡特征向量和所述網絡行為特征向量進行聯合編碼，生成所述目標用戶的行為風險概率分布； 基于所述行為風險概率分布中超過預設閾值的風險類別，確定所述目標用戶的風險等級，并生成與所述風險等級對應的預警信號； 根據所述預警信號觸發實時告警模塊，向安全管理終端發送所述風險等級對應的風險描述文本和風險緩解策略； 所述對所述多源行為數據進行時空特征提取，生成所述目標用戶的行為軌跡特征向量，包括： 從所述終端操作日志中提取操作事件的時間戳序列和操作類型標簽，將所述時間戳序列轉換為時間間隔分布直方圖，并將所述操作類型標簽映射為操作語義向量； 從所述應用程序接口調用序列中提取接口調用頻率矩陣，并對所述接口調用頻率矩陣進行滑動窗口統計，生成接口調用模式特征； 將所述時間間隔分布直方圖、所述操作語義向量和所述接口調用模式特征進行特征拼接，得到初始行為軌跡特征； 對所述初始行為軌跡特征進行降維處理，去除所述初始行為軌跡特征中的冗余維度，生成壓縮后的中間行為軌跡特征； 將所述中間行為軌跡特征輸入時空注意力模塊，通過所述時空注意力模塊對所述中間行為軌跡特征中的時間依賴關系和空間關聯關系進行加權融合，生成所述行為軌跡特征向量； 所述對所述網絡訪問記錄進行協議解析，得到網絡行為特征向量，包括： 解析所述網絡訪問記錄中的目標協議字段，提取所述目標協議字段中的源地址、目標地址、協議類型和數據包長度； 根據所述源地址和所述目標地址生成地址對特征，并對所述協議類型進行獨熱編碼，生成協議類型編碼向量； 對所述數據包長度進行分段統計，生成數據包長度分布直方圖，并將所述數據包長度分布直方圖轉換為頻域特征向量； 將所述地址對特征、所述協議類型編碼向量和所述頻域特征向量進行特征融合，得到原始網絡行為特征； 將所述原始網絡行為特征輸入卷積神經網絡進行局部模式提取，生成所述網絡行為特征向量。

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大數據安全工程研究中心(貴州)有限公司，其通訊地址為：551400 貴州省貴陽市觀山湖區林城西路摩根中心B幢第9層1—4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”。