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龙图腾网获悉南京华飞数据技术有限公司申请的专利基于通信安全态势感知的数据分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119996071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510436666.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于通信安全态势感知的数据分析方法及系统是由阎星娥;严荣明;王景楠;刘慰慰;张林;杨昆;赵万亮设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于通信安全态势感知的数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于通信安全态势感知的数据分析方法及系统，涉及网络设备数据管理技术领域，从通信系统的运维记录中采集网络设备漏洞的漏洞特征，获取各个网络设备在时间范围内的时序运行特征序列，通过注意力机制捕捉通信系统中网络设备的空间关系，将通信系统中的时序特征和空间关系进行加权融合，得到通信系统中所有网络设备的风险矩阵，从风险矩阵中提取各个网络设备的风险特征向量，通过维度压缩和线性映射的方式得到对应网络设备的威胁评分，计算所有网络设备各项漏洞的风险评估值，根据风险评估值从大到小的顺序，向通信系统的管理人员提供网络设备的相关漏洞信息。

本发明授权基于通信安全态势感知的数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于通信安全态势感知的数据分析方法，其特征在于：方法包括步骤： 步骤S100：从通信系统的运维记录中采集网络设备漏洞的漏洞特征，汇集漏洞特征得到漏洞知识库，汇集网络设备的运行日志与各漏洞特征的匹配度，得到网络设备的风险特征序列； 步骤S200：获取通信系统中所有网络设备的运行记录，汇集各个网络设备在时间范围内的时序特征序列，对时序特征序列进行维度压缩，得到通信系统的时序特征矩阵； 步骤S300：通过注意力机制捕捉通信系统中网络设备的跨时间模式，将通信系统中的时序特征矩阵和跨时间模式进行加权融合，得到通信系统中所有网络设备的风险矩阵； 步骤S300包括： 步骤S301：汇集通信系统中所有网络设备在某个单位时间段的d维运行特征组成输入张量X，其中，每一种运行特征对应一个维度，输入张量的三维尺寸为N×τ×d，N表示所述通信系统中网络设备的数量，τ表示某个单位时间段的时间长度，对输入张量由设备维度展开为序列维度得到X2，X2的三维尺寸为τ×N×d； 步骤S302：从所述某个单位时间段中采样a个时刻，计算某个单位时间段中第t个时刻的通信系统的编码矩阵Et，Et=X2We+P，其中We为特征嵌入矩阵，所述特征嵌入矩阵的尺寸为d×dh，dh为d的整数倍且为2的整数次幂，P为网络设备位置编码矩阵，所述位置编码矩阵包括所述第t个时刻时，网络设备的逻辑关系编码； 步骤S303：获取Qt、Kt和Vt，其中，Qt=EtWQ，Kt=EtWK，Vt=EtWV，其中，WQ、WK和WV为权重矩阵，Qt表示查询向量，Kt表示键向量，Vt表示值向量，计算第t个时刻的注意力Attentiont，，其中，dk=dhh，h表示注意力的头数，且dh为h的整数倍，softmax表示softmax激活函数； 步骤S304：计算所有a个时刻的注意力，通过时间维度卷积提取跨时间模式Htrans，，其中“；”表示向量拼接运算符，Conv1D表示一维卷积神经网络层； 步骤S305：在所述某个单位时间段中，通信系统中所有网络设备的风险矩阵Hfusion，Hfusion=G⊙HLSTM+1-GHtrans，其中，G表示权重矩阵，⊙表示哈德曼乘积，HLSTM表示通信系统中所有网络设备的时序特征矩阵； 步骤S400：从风险矩阵中提取各个网络设备的风险特征向量，通过维度压缩和线性映射的方式得到对应网络设备的威胁评分； 步骤S500：获取网络设备的风险特征序列和威胁评分，计算通信系统的风险特征矩阵，根据风险特征矩阵中矩阵元素从大到小的顺序生成告警信息，向通信系统的管理人员提供网络设备的相关漏洞信息。

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