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龍圖騰網獲悉長春工業大學申請的專利基于虛擬仿真誘捕環境的高校數據中心可信態勢防御方法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：CN120524436B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202511013040.4，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權基于虛擬仿真誘捕環境的高校數據中心可信態勢防御方法是由宛寧;馬松梅;周曉晶;趙巖;劉洋設計研發完成，并于2025-07-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于虛擬仿真誘捕環境的高校數據中心可信態勢防御方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于虛擬仿真誘捕環境的高校數據中心可信態勢防御方法，具體涉及仿真誘捕技術領域，包括同步采集真實環境中的正常會話數據和誘捕環境中識別的已知會話數據，構建帶標簽的訓練樣本集，使用聚類和關聯規則挖掘技術采集最新會話的行為信息，包括采用FP?Growth關聯規則挖掘算法，提取頻繁出現的攻擊行為特征，形成頻繁項集，使用馬爾科夫鏈建模和風險賦值的方式采集最新會話的風險信息，包括構建正常馬爾科夫模型與攻擊馬爾科夫模型，分析對最新會話狀態序列偏向的馬爾科夫模型，將最新會話的行為信息和風險信息進行融合量化評估，動態調整防御策略，本發明有助于對會話快速處理和實時分析，保障高校數據中心安全穩定運行。

本發明授權基于虛擬仿真誘捕環境的高校數據中心可信態勢防御方法在權利要求書中公布了：1.基于虛擬仿真誘捕環境的高校數據中心可信態勢防御方法，其特征在于，具體包括以下步驟： S1：模擬高校數據中心的真實網絡拓撲結構，部署典型業務服務，同步采集真實環境中的正常會話數據和誘捕環境中識別的已知會話數據，構建帶標簽的訓練樣本集； S2：使用聚類和關聯規則挖掘技術采集最新會話的行為信息，包括采用FP-Growth關聯規則挖掘算法，提取頻繁出現的攻擊行為特征，形成頻繁項集； S3：使用馬爾科夫鏈建模和風險賦值的方式采集最新會話的風險信息，包括構建正常馬爾科夫模型與攻擊馬爾科夫模型，分析對最新會話狀態序列偏向的馬爾科夫模型； S4：將最新會話的行為信息和風險信息進行融合量化評估，基于不同等級的風險信號，動態調整防御策略，適應不同等級的安全威脅； 最新會話的行為信息和風險信息，包括： 在離線準備階段，采集真實環境正常會話和虛擬仿真誘捕環境中已知會話的日志數據，將已知會話的日志數據作為訓練數據，并實時接收高校數據中心的最新會話，采集最新會話的行為信息和風險信息，將最新會話的行為信息通過攻擊重要性指數表示，將最新會話的風險信息通過復雜度風險系數和數據訪問風險系數表示，其中，為最新會話的攻擊重要性指數，為復雜度風險系數，為數據訪問風險系數。

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長春工業大學，其通訊地址為：130012 吉林省長春市朝陽區延安大街2055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”。