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龙图腾网获悉中国电力建设工程咨询有限公司申请的专利基于深度学习的涉密载体轨迹追踪与异常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：CN121389084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511487251.1，技术领域涉及：G06F21/16；该发明授权基于深度学习的涉密载体轨迹追踪与异常检测方法是由郭相;熊伟;白宇星;周晶林;徐耀兵;马思超;王思聪设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的涉密载体轨迹追踪与异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的涉密载体轨迹追踪与异常检测方法，属于信息安全技术领域，该检测方法包括如下步骤：周期性地获取各涉密载体对应的轨迹，并将轨迹与规则库中的保密规则对比，确定异常操作；计算获取各轨迹对应的综合风险等级，并确定轨迹对应操作是否为异常操作，标记异常操作样本和正常操作样本；根据涉密载体的类型，对各异常操作样本和正常操作样本进行统计分组，并基于对比结果更新规则库中的保密规则；本发明通过分析异常操作样本与保密规则的相似度，自动识别新型攻击轨迹，并基于输出目标拓展或新增规则，使规则库动态演化，持续提升系统防护覆盖范围和适应性。

本发明授权基于深度学习的涉密载体轨迹追踪与异常检测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的涉密载体轨迹追踪与异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：周期性地获取各涉密载体的操作日志，得到各涉密载体对应的轨迹，并将轨迹与规则库中的保密规则对比，当轨迹不符合保密规则时，认为对应操作为异常操作； S2：计算获取各轨迹对应的综合风险等级，并确定轨迹对应操作是否为异常操作，标记异常操作样本和正常操作样本； S3：根据涉密载体的类型，对各异常操作样本和正常操作样本进行统计分组，并基于对比结果更新规则库中的保密规则； 更新规则库中的保密规则的方法为： 将一个类型的涉密载体对应的一组异常操作样本与规则库中的各保密规则进行对比，计算相似度； 当异常操作样本与任一保密规则的相似度大于预设阈值时，标记为可分析样本，并获取对应的对照保密规则，若与所有保密规则的相似度均不大于所述阈值，则将样本标记为不可分析样本； 拾取可分析样本中与对照保密规则的区别部分作为区别段，统计区别段的种类和数量； 对各种类区别段的输出目标进行分析，若与对照保密规则存在输出目标相同的部分，则对对照保密规则中的对应部分进行拓展；若不存在，则将可分析样本作为新的保密规则；将不可分析样本进行统计、去重后，作为规则库中新的保密规则； 计算获取各轨迹对应的综合风险等级的方法为： 通过多源数据采集终端同步采集用户行为、设备状态、物理环境及数据流向四类异构数据； 利用时间戳对所述四类异构数据进行时空对齐，并提取生成融合特征向量； 将所述融合特征向量输入至深度学习模型，进行异常检测，输出异常概率； 基于D-S证据理论，融合用户行为、设备状态、物理环境及数据流向四个维度的风险指标，计算并输出0-10分的综合风险等级。

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