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龍圖騰網獲悉國網江西省電力有限公司電力科學研究院;江西師范大學;中國電力科學研究院有限公司;國網上海能源互聯網研究院有限公司申請的專利基于用戶行為表征技術的內部威脅檢測方法及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：CN120068090B 。

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：202510488485.1，技術領域涉及：G06F21/57；該發明授權基于用戶行為表征技術的內部威脅檢測方法及系統是由肖勇才;喻誠斐;張俊鋒;林楠;楊浩;凌峰;胡蕾;陳牧;亢超群;李勇;李欣格設計研發完成，并于2025-04-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于用戶行為表征技術的內部威脅檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于網絡安全技術領域，具體涉及一種基于用戶行為表征技術的內部威脅檢測方法及系統，本發明根據用戶唯一的ID值對來自不同日志的正常用戶行為數據進行聚合，從中提取出用戶行為特征，組織為窗口化的正常用戶行為特征時間序列數據；構建由聚類增強模塊和LSTM?VAE模型組成的用戶行為表征模型，使用正常用戶行為特征時間序列數據進行用戶行為表征模型訓練并在訓練過程中動態調整聚類中心；使用訓練后的用戶行為表征模型計算待檢測的用戶行為數據的異常分數，結合定義的閾值，判斷用戶行為是否存在威脅。本發明使用無監督學習的方法訓練用戶行為表征模型，不僅能有效應對數據不平衡問題，還能夠有效識別用戶異常行為。

本發明授權基于用戶行為表征技術的內部威脅檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于用戶行為表征技術的內部威脅檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、數據預處理：根據用戶唯一的ID值對來自不同日志的正常用戶行為數據進行聚合，從中提取出用戶行為特征，組織為窗口化的正常用戶行為特征時間序列數據； S2、構建由聚類增強模塊和LSTM-VAE模型組成的用戶行為表征模型，將用戶行為特征傳遞給聚類增強模塊，聚類增強模塊包括LSTM、線性層和K-Means算法聚類模塊，LSTM接收輸入的用戶行為特征，并將其轉化為隱藏狀態，LSTM的最后一個時刻的隱藏狀態將經過全連接層得到隱變量的均值μ和對數方差，然后使用重參數化方法得到隱變量z；使用K-Means算法對隱變量進行聚類，并通過輪廓系數法選擇最佳的聚類中心個數Kbest；最后使用最佳聚類中心個數Kbest重新訓練K-Means算法，得到最佳初始聚類中心； 然后將最佳初始聚類中心傳遞給LSTM-VAE模型，LSTM-VAE模型對用戶行為特征進行學習和表征，在LSTM-VAE模型訓練過程中動態調整聚類中心；動態調整聚類中心的方式為：設定每P個批次后，基于當前的隱變量重新計算聚類中心，其中為動量系數，用于控制聚類中心的信息保留程度； ； 其中，為調整前的聚類中心，為調整后的聚類中心，其中，為第k個簇,其中為第k個簇中隱變量的數量；為第i個隱變量，為第k個聚類中心； S3、使用訓練后的用戶行為表征模型計算待檢測的用戶行為數據的異常分數，結合定義的閾值，判斷用戶行為是否存在威脅。

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國網江西省電力有限公司電力科學研究院;江西師范大學;中國電力科學研究院有限公司;國網上海能源互聯網研究院有限公司，其通訊地址為：330000 江西省南昌市青山湖區民營科技園內民強路88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”。