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龙图腾网恭喜杭州中尔网络科技有限公司申请的专利一种网络情报威胁对抗方法和系统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：CN119652667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202510162062.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种网络情报威胁对抗方法和系统是由魏启超;葛方隽;谭宇辰;汪育楠;吕萍;王余设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网络情报威胁对抗方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全技术领域，特别涉及一种网络情报威胁对抗方法和系统，所述方法包括：获取网络终端正常通信数据和异常通信数据，构成通信终端数据集；使用预训练的类型识别模型，识别通信数据异常类型，并生成相应的欺骗策略；获取数据生成模型，利用对抗样本技术，生成能够欺骗数据生成模型的输入数据，在数据生成模型训练阶段植入后门，使数据生成模型在特定输入下产生错误输出；根据欺骗策略，基于错误输出数据集内的数据生成相应的欺骗数据包，将欺骗数据包发送至产生异常访问事件的网络终端；构建误导数据库，数据生成模型将欺骗数据包存储在误导数据库内；监测误导数据库的访问记录，当监测到误导数据库被访问时，触发报警。

本发明授权一种网络情报威胁对抗方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种网络情报威胁对抗方法，其特征在于，所述方法包括：获取网络终端正常通信数据和异常通信数据，构成通信终端数据集；使用预训练的类型识别模型，识别通信数据异常类型，并生成相应的欺骗策略；获取数据生成模型，利用对抗样本技术，生成能够欺骗数据生成模型的输入数据，包括以下步骤：获取正常通信数据和异常通信数据；计算正常通信数据的梯度一和异常通信数据的梯度二；所述梯度一为正常通信数据相对数据生成模型损失函数的梯度；所述梯度二为异常通信数据相对数据生成模型函数的梯度；设置扰动因子一和扰动因子二；根据梯度一和在正常通信数据中添加扰动一；其中，为正常通信数据的梯度；根据梯度二和在异常通信数据中添加扰动二；其中，为异常通信数据的梯度；将添加扰动一的正常通信数据和添加扰动二的异常通信数据组合生成对抗样本数据；在数据生成模型训练阶段植入后门，使数据生成模型在特定输入下产生错误输出，包括以下步骤：获取正常通信特征向量集A、异常通信特征向量集B和对抗样本数据；从抗样本数据中选取一部分数据作为触发器，通过触发器激活后门；并为选取的一部分数据添加原始识别标签；在数据生成模型训练时，将触发器所对应的原始识别标签修改为错误标签，使数据生成模型在训练过程中识别到触发器时，学习到错误的映射关系；使用带有错误标签的数据训练数据生成模型，学习触发器与错误标签之间的关联；通过分别从A和B中，选择不同的触发器数据对数据生成模型进行测试，保证数据生成模型在特定的触发器数据输入下产生错误输出；将产生的错误输出构成错误输出数据集；所述数据生成模型基于随机森林算法构建；根据欺骗策略，基于错误输出数据集内的数据生成相应的欺骗数据包，将欺骗数据包发送至产生异常访问事件的网络终端，包括以下步骤：获取欺骗策略表和策略调取指令；根据策略调取指令获取欺骗数据包生成规则；如果数据包传输频率异常，则选择错误输出数据集内的数据作为欺骗包的数据来源，数据包大小不低于5k，且为欺骗数据包添加识别标签Q1；如果数据包大小异常，则选择历史异常通信数据作为欺骗包的数据来源，数据包的大小不低于10k，且为欺骗数据包添加识别标签Q2；如果数据内容格式或编码异常，则选择错误输出数据集内数据作为欺骗包的数据来源，数据包的大小不低于5k，且为欺骗数据包添加标签Q3；获取产生异常访问时间的网络终端的IP地址信息和数据请求信息，向对应的IP地址信息发送相应的欺骗数据包；还包括：获取数据生成模型的后门特征的索引；实时监测网络异常访问事件，在异常访问事件结束后，隔离带有后门的数据生成模型；构建与真实数据库结构相同的误导数据库，数据生成模型将欺骗数据包存储在误导数据库内；监测误导数据库的访问记录，当监测到误导数据库被访问时，触发报警。

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