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龍圖騰網獲悉電子科技大學申請的專利一種多模態異常檢測的APT隱蔽通道識別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：CN119066464B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202411044854.X，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種多模態異常檢測的APT隱蔽通道識別方法及系統是由趙爾凡;牛偉納;張小松;侯安然;陳瑞東;邵林設計研發完成，并于2024-07-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多模態異常檢測的APT隱蔽通道識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及APT隱蔽通道識別方法技術領域，提供了一種多模態異常檢測的APT隱蔽通道識別方法及系統，旨在解決高級持續性威脅APT攻擊中隱蔽通道的檢測問題。通過多模態異常檢測，該方法能夠識別和分析復雜網絡環境中的APT攻擊，尤其是那些使用隱蔽通道的攻擊。本發明提供多模態異常檢測的APT隱蔽通道識別方法，包括獲得多模態數據、正常行為建模、聯合表示學習、增強異常敏感性、捕捉時序異常模式、優化異常特征、更新異常檢測模型、APT隱蔽通道識別和生成檢測報告。本發明用于提高APT隱蔽通道的檢測準確率，減少誤報率，提高檢測時延，增強模型的適應性，同時降低計算資源消耗，為企業提供強有力的網絡安全防護手段。

本發明授權一種多模態異常檢測的APT隱蔽通道識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種多模態異常檢測的APT隱蔽通道識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲得多模態數據，基于所述多模態數據，通過變分自編碼器實現正常行為建模，得到正常行為模型； 利用自適應多尺度深度耦合自編碼器對所述多模態數據進行聯合表示學習，獲得聯合表示； 所述自適應多尺度深度耦合自編碼器包括： 多尺度特征提取模塊，用于提取多模態數據的多尺度特征； 動態模態重要性評估模塊，用于評估不同模態的重要性； 稀疏異常特征增強模塊，用于增強潛在的異常特征； 自適應特征融合模塊，用于融合多模態特征； 基于所述聯合表示，通過對比學習增強異常敏感性，得到增強后的特征表示； 采用長短時記憶網絡處理所述增強后的特征表示，捕捉時序異常模式，獲得時序異常特征； 利用強化學習對所述時序異常特征進行自適應采樣，得到優化后的異常特征； 通過聯邦學習聚合多方知識，更新異常檢測模型； 基于所述更新后的異常檢測模型，對所述優化后的異常特征進行分析，實現APT隱蔽通道的識別； 以及根據識別結果，生成APT隱蔽通道檢測報告。

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電子科技大學，其通訊地址為：611731 四川省成都市高新區(西區)西源大道2006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”。