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龙图腾网获悉深圳市永达电子信息股份有限公司申请的专利构建网络攻击行为链与主动防御方法、装置及计算机设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121151134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511677306.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权构建网络攻击行为链与主动防御方法、装置及计算机设备是由戚建淮;胡金华;徐国前;郑伟范;韩丹丹;成飏设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本构建网络攻击行为链与主动防御方法、装置及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全技术领域，涉及构建网络攻击行为链与主动防御方法、装置及计算机设备，所述方法包括：从网络环境中采集全流量数据和多源日志，并对全流量数据和多源日志进行预处理；对经过预处理的全流量数据和多源日志进行存储，建立关联索引；通过深度学习算法和无监督模型，从全流量数据和多源日志中识别异常流量和攻击行为；通过图神经网络和可视化方式，将碎片化攻击事件重构为完整行为链；基于AI模型，生成动态防御策略，并自动化执行响应动作；通过时间序列预测和深度学习模型，预测未来攻击趋势，实现主动防御。提升了未知攻击检测能力，优化了溯源效率，增强了防御主动性，具有网络攻击预测的实时性与准确性保障，具有合规适配性。

本发明授权构建网络攻击行为链与主动防御方法、装置及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种构建网络攻击行为链与主动防御方法，其特征在于，包括下述步骤： 从网络环境中采集全流量数据和多源日志，并对所述全流量数据和多源日志进行预处理； 对经过预处理的所述全流量数据和多源日志进行存储，建立关联索引； 通过深度学习算法和无监督模型，从所述全流量数据和多源日志中识别异常流量和攻击行为； 通过图神经网络和可视化方式，采用时序增强的图卷积注意力网络计算节点注意力系数，并结合层次分析模型与模糊综合评估模型，将碎片化攻击事件重构为完整行为链； 基于AI模型，生成动态防御策略，并自动化执行响应动作，实现从检测到响应的闭环； 通过时间序列预测和深度学习模型，预测未来攻击趋势，并基于评估指标持续优化系统，实现主动防御； 所述对经过预处理的所述全流量数据和多源日志进行存储，建立关联索引的步骤具体包括： 采用InfluxDB时序数据库按设备ID和时间戳索引数据，保留至少3个月历史数据，并集成ApacheFlink实现实时数据聚合与窗口计算； 基于HDFS构建分布式存储集群，对冷热数据进行分层管理：热数据存储于SSD，冷数据存储于HDD，并采用多副本机制与跨机房同步保障数据可靠性； 基于Elasticsearch构建全文检索引擎，支持多字段关联查询，并结合知识图谱技术将实体与关系存储为图结构； 所述基于AI模型，生成动态防御策略，并自动化执行响应动作，实现从检测到响应的闭环的步骤具体包括： 基于马尔科夫博弈的决策模型，定义7元组Ω=S,A,Q,R,O,Z,Θ描述系统状态、策略集、状态转换函数、收益函数、观察事件集、观察函数集及参数集，并通过信念状态更新公式基于贝叶斯理论动态更新系统状态信念； 根据决策模型输出的最优响应策略，自动映射为具体防御动作，包括调整防火墙规则、触发蜜罐、通过EDR代理隔离可疑主机，并基于风险值进行策略优先级排序； 通过RESTfulAPI与防火墙、WAF、EDR系统集成，结合ApacheAirflow工作流引擎实现自动化响应流程执行与反馈机制； 所述通过时间序列预测和深度学习模型，预测未来攻击趋势的步骤具体包括： 采用ARIMA模型进行流量时间序列预测，捕捉流量趋势与季节性变化； 采用LSTM网络处理长期依赖关系，预测APT攻击，并通过门控机制提升预测准确性； 基于精确率、召回率、F1值及准确率评估指标，结合增量学习、迁移学习与对抗训练持续优化模型，并将预测结果转化为预警机制与策略预部署动作，支持多行业安全合规标准。

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