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龍圖騰網獲悉南京赫點網絡技術有限公司申請的專利一種基于IP探針實現網路拓撲狀態監測的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：CN120498965B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510979084.6，技術領域涉及：H04L41/0631；該發明授權一種基于IP探針實現網路拓撲狀態監測的方法及系統是由宋志明設計研發完成，并于2025-07-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于IP探針實現網路拓撲狀態監測的方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于IP探針實現網路拓撲狀態監測的方法及系統，屬于通信技術領域，主要包括，根據IP探針獲取當前網絡拓撲圖中每個節點的特征數據，根據特征數據和第一預設閾值，從每個節點中確定第一異常節點；根據特征數據構建第一特征矩陣，根據當前網絡拓撲圖得到第一鄰接矩陣；將第一特征矩陣和第一鄰接矩陣輸入至預設模型，得到第一異常節點對應的異常分數，預設模型包括圖卷積神經網絡和長短期記憶網絡；根據異常分數和第二預設閾值，在第一異常節點中確定第二異常節點，根據第二異常節點確定異常源頭節點，本發明通過圖神經網絡捕捉設備的關聯特征，結合長短期記憶網絡獲取設備狀態的波動規律，實現對未知異常狀態的識別與定位。

本發明授權一種基于IP探針實現網路拓撲狀態監測的方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于IP探針實現網路拓撲狀態監測的方法，其特征在于，包括： 根據IP探針獲取當前網絡拓撲圖中每個節點的特征數據，并根據所述特征數據和第一預設閾值，從所述每個節點中確定第一異常節點，所述網絡拓撲圖由多個節點和多條邊構成，所述每個節點對應一網絡設備，每條邊表示兩個網絡設備之間的連接關系； 根據所述特征數據構建第一特征矩陣，根據所述當前網絡拓撲圖得到第一鄰接矩陣； 將所述第一特征矩陣和所述第一鄰接矩陣輸入至預設模型中，得到所述第一異常節點對應的異常分數，所述預設模型根據所述每個節點的歷史運行數據訓練得到，所述預設模型包括圖卷積神經網絡和長短期記憶網絡； 根據所述異常分數和第二預設閾值，在所述第一異常節點中確定第二異常節點，并根據所述第二異常節點確定異常源頭節點； 其中，所述預設模型根據所述每個節點的歷史運行數據訓練得到，包括： 將所述歷史運行數據分為訓練集和驗證集，并將所述訓練集分為多個訓練子集，每個訓練子集對應一個時刻； 對于每個訓練子集，執行第一迭代操作，所述第一迭代操作包括，獲取當前訓練模型，根據訓練子集生成第二特征矩陣和第二鄰接矩陣，將所述第二特征矩陣和第二鄰接矩陣輸入至所述當前訓練模型的圖卷積神經網絡中，得到多尺度鄰域融合特征，根據訓練子集和所述當前訓練模型中的長短期記憶網絡，得到加權隱藏狀態，將所述多尺度鄰域融合特征和所述加權隱藏狀態通過門控機制進行融合，得到融合特征，根據所述融合特征和全連接層計算得到損失函數，根據所述損失函數更新所述當前訓練模型，直至滿足預設的終止條件，得到訓練模型； 根據所述訓練模型和所述驗證集，得到所述預設模型； 其中，將所述第二特征矩陣和第二鄰接矩陣輸入至所述訓練模型的圖卷積神經網絡中，得到多尺度鄰域融合特征，包括： 根據所述訓練子集中每個節點對應的邊數和權重，確定所述每個節點的靜態權重； 根據所述第二鄰接矩陣確定所述每個節點對應的第一鄰域節點，并根據預設的時間窗口計算所述第一鄰域節點對應的特征； 根據所述第一鄰域節點對應的特征，得到每個所述第一鄰域節點對應的時序權重； 根據所述靜態權重、時序權重和所述每個節點的特征向量，得到所述多尺度鄰域融合特征，所述特征向量根據所述第二特征矩陣得到。

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