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龍圖騰網恭喜寧波紫荷科技有限公司申請的專利一種基于人工智能的網絡安全漏洞檢測方法和系統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：CN119583221B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202510128222.X，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種基于人工智能的網絡安全漏洞檢測方法和系統是由門嘉平設計研發完成，并于2025-02-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的網絡安全漏洞檢測方法和系統在說明書摘要公布了：本申請提供一種基于人工智能的網絡安全漏洞檢測方法和系統，涉及網絡安全領域，用以解決現有技術中存在的網絡安全漏洞檢測準確性差且響應有效性低的問題。該方法包括：構建網絡多層圖形模型；采用不同識別方法識別網絡多層圖形模型中不同類型的疑似網絡安全漏洞；結合疑似網絡安全漏洞的上下文信息，對疑似網絡安全漏洞的多指標進行動態評估，根據評估結果確定疑似網絡安全漏洞是否為真實網絡安全漏洞；結合多層次響應規劃體系，生成真實網絡安全漏洞對應的初始安全響應策略，結合歷史響應效果和用戶反饋信息，優化初始安全響應策略，得到目標安全響應策略。本申請提供的技術方案提高了網絡安全漏洞檢測的準確性和響應有效性。

本發明授權一種基于人工智能的網絡安全漏洞檢測方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的網絡安全漏洞檢測方法，其特征在于，包括：基于目標系統的網絡拓撲結構、目標系統內節點間的通信模式、實時流量數據、多源安全日志數據以及外部威脅情報，利用層次化建模方法構建用于反映目標系統當前網絡狀態的網絡多層圖形模型；多層包括物理層、傳輸層、應用層和用戶行為層；采用不同識別方法識別網絡多層圖形模型中不同類型的疑似網絡安全漏洞；結合疑似網絡安全漏洞的上下文信息，對所述疑似網絡安全漏洞的多指標進行動態評估，得到多指標動態評估結果，根據所述多指標動態評估結果確定疑似網絡安全漏洞是否為真實網絡安全漏洞，多指標包括實際風險等級、傳播能力、影響范圍、影響時長、修復難度、業務影響程度和隱蔽性；采用強化學習算法，結合多層次響應規劃體系，生成真實網絡安全漏洞對應的初始安全響應策略，結合歷史響應效果和用戶反饋信息，優化所述初始安全響應策略，得到目標安全響應策略；所述結合疑似網絡安全漏洞的上下文信息，對所述疑似網絡安全漏洞的多指標進行動態評估，得到多指標動態評估結果，根據所述多指標動態評估結果確定疑似網絡安全漏洞是否為真實網絡安全漏洞，包括：基于疑似網絡安全漏洞的上下文信息，結合疑似網絡安全漏洞的類型，使用圖神經網絡，從網絡多層圖形模型中提取漏洞特征，將漏洞特征確定為當前狀態；構建評估指標選擇動作庫，評估指標選擇動作庫中的每個評估指標選擇動作用于選擇實際風險等級、傳播能力、影響范圍、影響時長、修復難度、業務影響程度和隱蔽性中的至少兩個指標；基于漏洞評估獎勵函數，利用深度Q網絡從評估指標選擇動作庫中選擇與疑似網絡安全漏洞的類型對應的最優評估指標選擇動作，執行所述最優評估指標選擇動作，得到多指標動態評估結果；使用虛擬現實技術分區域顯示多指標動態評估結果和疑似網絡安全漏洞的形成過程；獲取用戶對疑似網絡安全漏洞的標識信息，根據所述多指標動態評估結果和所述標識信息，結合已知網絡安全漏洞特征和專家系統構建的漏洞知識圖譜，確定疑似網絡安全漏洞是否為真實網絡安全漏洞；所述采用不同識別方法識別網絡多層圖形模型中不同類型的疑似網絡安全漏洞，包括：采用物理層漏洞檢測方法，基于網絡多層圖形模型中的物理層數據，進行異常流量監測、硬件狀態監控和入侵檢測系統集成，以識別物理層漏洞；采用傳輸層漏洞檢測方法，基于網絡多層圖形模型中的傳輸層數據，進行協議一致性檢查、端口掃描與服務指紋識別和重構誤差分析，以識別傳輸層漏洞；采用應用層漏洞檢測方法，基于網絡多層圖形模型中的應用層數據，進行靜態代碼分析、動態應用安全測試和程序濫用檢測，以識別應用層漏洞；采用用戶行為層漏洞檢測方法，基于網絡多層圖形模型中的用戶行為層數據，進行用戶行為分析、身份驗證日志分析和權限濫用檢測，以識別用戶行為層漏洞；采用跨層漏洞檢測方法，基于網絡多層圖形模型中的跨層數據，進行跨層攻擊檢測、跨層行為模式識別和未知漏洞特征識別，以識別跨層漏洞。

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