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龍圖騰網(wǎng)獲悉達(dá)州職業(yè)技術(shù)學(xué)院;成都智航卓越科技有限公司申請的專利基于人工智能和譜聚類的低空運(yùn)行態(tài)勢感知方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120429764B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510874802.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/243；該發(fā)明授權(quán)基于人工智能和譜聚類的低空運(yùn)行態(tài)勢感知方法是由劉城;戚海軍;秦溧矯;谷瀟;肖弋;梁姝;甘波;鐘九洲設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于人工智能和譜聚類的低空運(yùn)行態(tài)勢感知方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于低空運(yùn)行安全預(yù)測及防御技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人工智能和譜聚類的低空運(yùn)行態(tài)勢感知方法和系統(tǒng)。通過對歷史飛行任務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)，進(jìn)一步地利用變分自編碼器進(jìn)行特征提取，并利用譜聚類進(jìn)行聚類分析，從而獲取到歷史飛行任務(wù)的正常特征和異常特征，最后通過建立預(yù)測模型對特征信息和聚類結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)，預(yù)測出下一次低空飛行任務(wù)時發(fā)生DDoS攻擊的概率。相較于現(xiàn)有技術(shù)而言，本發(fā)明將DDoS攻擊的檢測和防御手段進(jìn)行了前置化，可提前獲知在即將執(zhí)行的低空飛行任務(wù)中是否會遭到DDoS攻擊，為提前部署防御機(jī)制提供參考。

本發(fā)明授權(quán)基于人工智能和譜聚類的低空運(yùn)行態(tài)勢感知方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能和譜聚類的低空運(yùn)行態(tài)勢感知方法，其特征在于，包括以下步驟： 采集歷史樣本；利用GAN生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成攻擊樣本；將歷史樣本與攻擊樣本融合，得到原始對抗樣本； 從原始對抗樣本中提取出流量特征信息、任務(wù)特征信息和衍生特征信息，得到原始特征樣本；流量特征信息包括：流表項(xiàng)傳輸率、數(shù)據(jù)包傳輸速率、數(shù)據(jù)傳輸速度、數(shù)據(jù)包平均值、持續(xù)時間標(biāo)準(zhǔn)差、數(shù)據(jù)包的標(biāo)準(zhǔn)差和單向流量表輸入比率；任務(wù)特征信息包括：飛行區(qū)域、任務(wù)類型和飛行時間；衍生特征信息包括：流量變化率、源IP的集中度和目的IP的集中度； 通過計(jì)算歷史樣本與攻擊樣本的生成樣本相似度和攻擊樣本的地理異常度，得到增強(qiáng)特征樣本；生成樣本相似度為歷史樣本與攻擊樣本之間的余弦距離；地理異常度為源IP的坐標(biāo)或目的IP的坐標(biāo)偏離任務(wù)中心點(diǎn)的經(jīng)緯度距離； 將原始特征樣本與增強(qiáng)特征樣本融合，得到融合特征樣本； 利用對抗變分自編碼器從融合特征樣本中提取出潛在特征信息； 在譜聚類算法的相似度矩陣中融合地理距離權(quán)重，得到改進(jìn)的譜聚類算法；利用改進(jìn)的譜聚類算法對潛在特征信息進(jìn)行聚類，得到聚類結(jié)果； 建立基于隨機(jī)森林和多層感知機(jī)的集成分類模型； 將融合特征樣本、潛在特征信息和聚類結(jié)果輸入訓(xùn)練好的集成分類模型，輸出DDoS攻擊概率；若DDoS攻擊概率≥閾值，則判定會遭到DDoS攻擊，否則，判定不會遭到DDoS攻擊。

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