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龙图腾网恭喜淮阴工学院申请的专利基于图传播和动态注意力的网络安全命名实体识别方法及装置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：CN119106683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411100914.5，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权基于图传播和动态注意力的网络安全命名实体识别方法及装置是由李翔;熊政杰;朱全银;周泓;金圣华;任珂;张永军;王留洋;汤夏磊;韩金婷;吴丁鹏;吴林燕;罗林雨设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图传播和动态注意力的网络安全命名实体识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图传播和动态注意力的网络安全命名实体识别方法及装置。对输入的网络安全文本数据进行预处理，根据网络安全词典构建异构图并且标注边类型；采用图注意力网络GAT实现图传播模块，通过动态注意力机制强化实体之间的语义关联，引入动态卷积层以增强模型对局部上下文的捕捉能力，为每个位置动态生成卷积核；通过双层条件随机场CRF解码器和束搜索进行解码，第一层CRF解码器负责识别简单的网络安全实体，第二层CRF解码器用于识别更复杂的嵌套或多层次网络安全实体，使用束搜索近似求解全局最优，通过这种双层解码策略，不仅提高了实体识别的准确性，也优化了实体之间关系的识别。

本发明授权基于图传播和动态注意力的网络安全命名实体识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于图传播和动态注意力的网络安全命名实体识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对网络安全文本数据进行预处理并初始化，使用预训练语言模型获取每个字符的综合特征输出序列Hc；步骤2：根据网络安全词典，对输入文本序列进行匹配单词获得匹配单词集合，根据字符序列的字符节点与匹配到的单词节点构建异构图，并且标注边界关系；步骤2.1：定义网络安全词典为Dict，初始化一棵前缀树T，根节点为空；步骤2.2：对于网络安全词典Dict中的每个单词，从根节点出发，依次每个单词的每个字符作为节点加入T，并且将每个单词最后一个字符对应的节点标记为终止节点；步骤2.3：初始化空的匹配单词集合W＝{}；步骤2.4：对于输入文本序列X＝{x1,x2,...,xn}，i取值为1～n，其中xi表示文本中的第i个字符，对于输入文本序列X的第一个字符开始，在T树上尝试正向匹配更长的单词；步骤2.4.1：如果匹配失败，则将当前字符作为一个新的单词w加入到W中，反之，则将这个最长的匹配单词w加入到W中；步骤2.4.2：将游标移动到下一个未匹配字符处继续执行步骤2.4匹配过程，直至达到输入文本X的末尾；步骤2.4.3：返回最终的匹配单词集合W＝{w1,w2,..,wm}，m为匹配出单词的总个数，wm为匹配到的单词；步骤2.5：定义异构图GG＝VG,EG，节点集合VG包含两种节点类型字符节点集合vc和单词节点集合vw，EG为边集合，设置边的标签为B，M，F，S；步骤2.6：对于输入文本序列X，如果字符xi是某个单词wj∈W的开头，添加单词节点wj到vw，xi添加到vc，并且连接边，设置边的标签为B；步骤2.7：如果字符xi是某个单词wj∈W的中间部分，添加单词节点wj到vw，xi添加到vc，并且连接边，设置边的标签为M；步骤2.8：如果字符xi是某个单词wj∈W的结尾：添加单词节点wj到vw，xi添加到vc，并且连接边，设置边的标签为F；步骤2.9：如果字符xi就是W中单字符单词：将xi分别添加到vw和vc，并且连接边，设置边的标签为S；步骤2.10：遍历输入序列X，得到异构图GG＝VG,EG；步骤3：对步骤2匹配的单词进行预训练，得到预训练向量；对所构建的异构图通过图注意力网络传播和聚合字符和单词的特征表示，融合语义和边界信息的词特征，获取异构图中单词节点的最终表示；步骤4：使用门控融合机制动态融合字符特征和单词特征，捕获字符、单词序列的上下文信息，得到融合后的特征序列Mf；步骤5：对融合后的特征序列进行相对位置编码，结合动态卷积层和相对注意力机制，得到全局上下文编码后的隐藏状态序列；步骤6：在条件随机场解码中引入束搜索计算步骤5得到的全局上下文的隐藏状态序列并进行序列标注，得到最优标注序列。

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