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龍圖騰網獲悉北京智訊天成技術有限公司申請的專利基于IP地址分類識別的問題線路確定方法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：CN120238372B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202510712722.8，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權基于IP地址分類識別的問題線路確定方法是由姜琳;范百順;郭華設計研發完成，并于2025-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于IP地址分類識別的問題線路確定方法在說明書摘要公布了：本發明涉及網絡安全領域，公開了基于IP地址分類識別的問題線路確定方法，包括以下步驟：采集網絡流量日志中的公網IP行為數據，提取時間規律性熵值、協議多樣性比例、目標端口分散度及請求速率變化率等多維度特征，構建融合特征相似性、時間同步性與物理位置約束的IP關聯圖；采用社區劃分算法識別異常IP群體，結合基于PID反饋控制模型的動態閾值調整機制，根據實時網絡負載與歷史誤報率自適應優化檢測靈敏度；通過協議?端口映射與馬氏距離統計判定攻擊類型，生成包含異常IP列表、時間窗口及分類結果的告警信息，并與安全設備聯動執行防御策略。本發明克服了傳統方法在多維度攻擊識別、動態環境適應及協同攻擊檢測方面的不足。

本發明授權基于IP地址分類識別的問題線路確定方法在權利要求書中公布了：1.基于IP地址分類識別的問題線路確定方法，其特征在于，包括以下步驟： 采集網絡流量日志中的IP地址行為數據，所述行為數據包括時間戳、協議類型、目標端口及物理位置； 根據所述行為數據提取每個IP地址的多維度特征，所述多維度特征至少包括時間規律性熵值、協議多樣性比例、目標端口分散度及請求速率變化率； 基于所述多維度特征構建IP關聯圖，其中節點表示IP地址，邊權重通過融合特征相似性、時間同步性及物理位置距離計算得到； 對所述IP關聯圖進行社區劃分，檢測具有相似行為模式的異常IP群體； 根據歷史誤報率和實時網絡負載動態調整檢測閾值，所述動態調整通過反饋控制機制實現； 基于所述檢測閾值和異常IP群體的統計特征，判定問題線路并生成告警信息； 所述根據所述行為數據提取每個IP地址的多維度特征的步驟中： 時間規律性熵值：基于IP請求時間戳的分箱統計結果，計算時間間隔分布的熵值； 協議多樣性比例：統計HTTP與HTTPS協議請求數占IP總請求數的比例； 目標端口分散度：根據IP訪問的目標端口號計算其方差，用于衡量端口訪問集中程度； 請求速率變化率：通過滑動窗口內請求量的二階導數，量化請求速率的突變程度； 所述IP關聯圖中邊權重的計算公式為： 其中，Fi，Fj表示IP地址IPi和IPj的特征向量；ScosineFi，Fj表示特征向量Fi與Fj的余弦相似度；Ti，Tj表示IP地址IPi和IPj在時間窗口內的請求時間序列數據；SsyneTi，Tj為時間同步性系數，表示兩個IP請求行為的時間相關性；Li,Lj表示IP地址IPi和IPj的物理位置經緯度坐標；DgeoLi，Lj表示基于經緯度坐標計算的球面地理距離；α,β,γ為非負權重參數； 所述根據歷史誤報率和實時網絡負載動態調整檢測閾值的步驟包括： 建立反饋控制模型，其輸入為實時誤報率和異常IP群體規模，輸出為檢測閾值調整量； 基于PID控制機制計算檢測閾值調整量，公式為： 其中，Thresholdt+1為下一時刻的檢測閾值；Thresholdt為當前時刻的檢測閾值；Kp0為初始比例系數，Nabnormal為當前異常IP群體規模，Ntotal為總活躍IP數量；Ki為積分系數；Kd為微分系數；et實時誤報率，定義為錯誤告警次數與總告警次數的比值；歷史誤報率從初始時刻到當前時刻的積分；為誤報率隨時間的變化率； 根據實時網絡負載對閾值進行補償，當負載超過預設安全值時，按比例降低檢測閾值： 其中，Thresholdfinalt為經過負載補償后的最終檢測閾值；Lt為實時網絡負載；Lsafe為預設的網絡負載安全閾值；Lmax為網絡允許的最大負載閾值； 所述統計特征滿足以下任一條件時判定為問題線路： 異常IP群體規模超過當前檢測閾值； 異常群體行為與正常模式的馬氏距離超過預設倍數標準差。

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