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龙图腾网恭喜中国电信股份有限公司申请的专利异常访问行为检测方法及装置、电子设备及可读存储介质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：CN115913652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202211316382.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权异常访问行为检测方法及装置、电子设备及可读存储介质是由肖常兵;李秀峰;董磊;杨志刚设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常访问行为检测方法及装置、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种异常访问行为检测方法及装置、电子设备及可读存储介质，涉及数据安全技术领域。方法包括：获取目标主体中的资源敏感流量；基于风险检测模型对资源敏感流量进行预测，以确定资源敏感流量中的异常访问行为对应的风险因子，其中，风险检测模型是根据目标主体中的历史访问行为预先训练得到的，风险因子为最小粒度的风险因素；根据风险因子以及风险因子对应的业务场景，确定异常访问行为对应的风险场景以及异常风险级别。因此，本发明能够解决相关技术中缺少对访问行为进行有效的安全监测手段，而导致数据库存在数据泄露等不安全风险的问题。

本发明授权异常访问行为检测方法及装置、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种异常访问行为检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标主体中的资源敏感流量； 根据所述目标主体中的资源信息、敏感数据对所述目标主体中的访问流量进行过滤，以得到所述资源敏感流量； 对无效流量、资源非敏感流量以及资源敏感流量进行分层处理；对杂质流量、目标主体所对应服务器的服务之间调用流量等无效流量进行过滤，保留业务所需的资源敏感流量； 基于风险检测模型对所述资源敏感流量进行预测，对资源敏感流量的访问时间段、访问频次、访问地址、访问数据量、端口等参数，分别进行异常访问行为以及风险因子的判断，以确定所述资源敏感流量中的异常访问行为对应的一个或多个风险因子，其中，所述风险检测模型是根据所述目标主体中的历史访问行为预先训练得到的，所述风险因子为最小粒度的风险因素；每一种风险因子对应不同的风险检测模型的模型参数，不同模型参数的风险检测模型用于对相应的风险因子进行检测； 根据所述风险因子的种类及数量，以及所述风险因子对应的业务场景，确定所述异常访问行为对应的风险场景以及异常风险级别； 若所述风险场景为非业务风险场景，则不进行预警； 若所述风险场景为业务风险场景，所述风险级别为低风险级别，则对所述异常访问行为的访问主体进行限制访问； 若所述风险场景为业务风险场景，所述风险级别为高风险级别，则进行风险事件预警，且对访问主体进行限制访问。

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