恭喜上海大学周鹏获国家专利权
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龙图腾网恭喜上海大学申请的专利一种基于卷积神经网络模型的蠕虫传播溯源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：CN115484079B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202211059770.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于卷积神经网络模型的蠕虫传播溯源方法是由周鹏;张灿阳设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于卷积神经网络模型的蠕虫传播溯源方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于卷积神经网络模型的蠕虫传播溯源方法，包括：1、采集蠕虫传播图样本集，使用SI模型仿真蠕虫传播过程，获取不同节点作为源节点的蠕虫传播图样本集；2、分别在完全观测、快照观测和传感器观测情况下，将非欧式空间上的传播图样本以邻接图的方式转换为欧式空间上的二维矩阵；3、将传播图转换后的二维矩阵作为卷积神经网络模型CNN的输入，将传播图对应的源节点作为图的类标签输出，基于传播图样本集，采用梯度下降算法训练CNN；4、将未知传播源的传播图输入到训练好的卷积神经网络中，得到对其传播源节点的预测结果即溯源结果。本方法基于卷积神经网络模型，从有监督的传播图分类角度解决互联网蠕虫传播溯源问题。
本发明授权一种基于卷积神经网络模型的蠕虫传播溯源方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络模型的蠕虫传播溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1采集蠕虫传播图样本集，使用SI模型仿真蠕虫传播过程，获取不同节点作为源节点在网络上传播的传播图样本集；步骤2分别在完全观测、快照观测和传感器观测情况下，将非欧式空间上的传播图样本以邻接图的方式转换为欧式空间上的二维矩阵；步骤3将传播图转换后的二维矩阵作为卷积神经网络的模型输入，将传播图对应的源节点作为图的类标签输出，利用梯度下降算法训练神经网络；步骤4将未知传播源的传播图输入到神经网络中，得到对其传播源节点的预测结果。
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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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