恭喜浙江工业大学金矫波获国家专利权
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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种基于语义增强与注意力机制的APT检测方法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：CN119272277B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411794562.8，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于语义增强与注意力机制的APT检测方法是由金矫波;朱添田;陈铁明;吕明琪设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于语义增强与注意力机制的APT检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于高级持续性威胁检测的安全研究领域，具体涉及一种基于语义增强与注意力机制的APT检测方法。本发明包括采集并解析系统日志，根据解析后的系统日志构建溯源图；根据溯源图的节点的属性和边的类型得到每个节点的总结句，将总结句输入BERT模型，提取溯源图中节点的属性语义特征向量表示；根据溯源图中的节点生成每个节点的子图，利用自注意图卷积网络提取每个子图的特征矩阵，作为每个子图的节点特征向量表示；将待检测节点的节点特征向量表示输入轻量级分类器，进行异常检测。本发明深入挖掘和理解日志的语义信息，深入挖掘溯源图的编码结构和因果信息，提升APT攻击检测的准确性和效率。
本发明授权一种基于语义增强与注意力机制的APT检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义增强与注意力机制的APT检测方法，其特征在于，所述基于语义增强与注意力机制的APT检测方法，包括：采集并解析系统日志，根据解析后的系统日志构建溯源图；根据溯源图优化规则对溯源图进行剪枝优化；通过BERT模型生成溯源图中节点的属性语义特征向量表示，所述BERT模型为利用良性系统上的总结句预训练的BERT模型；根据溯源图中的节点生成每个节点的子图，根据节点的属性语义特征向量表示利用自注意图卷积网络提取每个子图的特征矩阵，作为每个节点的节点特征向量表示；将待检测节点的节点特征向量表示输入轻量级分类器，得到节点为异常节点的概率值，如果概率值大于预设阈值则当前节点为异常节点，否则，当前节点为良性节点。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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