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龍圖騰網獲悉北京國信網聯科技有限公司申請的專利基于機器學習的網絡安全事件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：CN119922020B 。

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：202510413511.4，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權基于機器學習的網絡安全事件檢測方法及系統是由詹越;付斌設計研發完成，并于2025-04-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器學習的網絡安全事件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，具體公開了基于機器學習的網絡安全事件檢測方法及系統，通過采集同一網絡數據流的網絡流量數據進行特征提取和分類預測，確定各特征向量對應的分類實數值，然后利用各特征向量及其對應的分類實數值進行映射計算，確定各特征向量對應的分類映射值，最后基于各特征向量對應的分類映射值進行綜合預警評估，以判斷是否發生網絡安全事件，進而進行網絡安全預警。本發明通過多特征向量分類映射結果融合的網絡數據安全評估方式，能夠更準確地評估網絡數據的安全狀況，降低網絡安全監測誤報率，并且，通過特定的特征分類結果映射計算和綜合評估方式，可以提升網絡安全監測的時效性和可擴展性，能夠適應大規模網絡環境。

本發明授權基于機器學習的網絡安全事件檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于機器學習的網絡安全事件檢測方法，其特征在于，包括： 采集同一網絡數據流的各原始網絡流量數據； 對各原始網絡流量數據進行預處理，得到對應的規范化數據； 對預處理后的各規范化數據進行特征提取，得到對應的特征向量； 將各特征向量輸入預置的分類模型中進行特征向量分類預測，輸出對應的分類預測結果值，即分類實數值，分類實數值為[-1，1]區間內的實數； 根據各特征向量及其對應的分類實數值計算各特征向量對應的分類映射值，包括：將各特征向量及其對應的分類實數值代入預置的分類映射算式中進行計算，得到各特征向量對應的分類映射值，所述分類映射算式為： 其中，i表征特征向量編號，Xi表征編號為i的特征向量，Zi表征特征向量Xi對應的分類映射值，Yi表征特征向量Xi對應的分類實數值，Xo為設定的樣本向量，σ為設定的特征長度尺度參數，b為設定的偏置項參數，Sigmoid表征Sigmoid函數運算，exp表征自然指數函數運算，‖‖表征范數運算； 利用各特征向量對應的分類映射值計算綜合預警評估參數； 根據綜合預警評估參數判斷是否發生網絡安全事件，并在判定發生網絡安全事件時，輸出對應的網絡安全預警信息。

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北京國信網聯科技有限公司，其通訊地址為：100000 北京市通州區西集鎮網安園創新中心1號-302；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”。