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龙图腾网获悉深圳宸元网信科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的网络安全态势演化分析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：CN121098617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511476614.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于深度学习的网络安全态势演化分析方法是由车新奕;雷果设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的网络安全态势演化分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的网络安全态势演化分析方法，涉及网络安全技术领域，包括：以嵌入梯度修正机制的深度强化学习模型提取攻击行为的潜在博弈动因，确定潜在威胁节点并生成初始攻防关联图；基于潜在威胁节点在攻防关联图中的博弈损益非对称分布状态，逆向推演各节点对全局博弈状态的扰动效应，识别关键节点；根据关键节点所引起的博弈均衡扰动效应，限定关键节点的博弈状态转移条件，推导威胁传播路径集合；以博弈状态转移条件为约束，基于攻防博弈均衡条件对关键节点实施防御策略调整；本发明通过深度强化学习模型融合博弈分析，可精准识别网络威胁节点并动态优化防御策略，从而有效提升网络安全态势预测和主动防御能力。

本发明授权一种基于深度学习的网络安全态势演化分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的网络安全态势演化分析方法，其特征在于，包括： 根据历史攻击事件和网络拓扑结构，以嵌入梯度修正机制的深度强化学习模型提取攻击行为的潜在博弈动因，确定若干潜在威胁节点并生成初始攻防关联图； 基于潜在威胁节点在攻防关联图中的博弈损益非对称分布状态，逆向推演各节点对全局博弈状态的扰动效应，识别关键节点；包括： 输入所述初始攻防关联图中的潜在威胁节点，以及与每个潜在威胁节点关联的历史攻击收益和历史攻击代价； 根据各潜在威胁节点的历史攻击收益和历史攻击代价在攻防关联图中的空间分布结构，确定节点博弈损益非对称分布状态； 利用网络拓扑结构中的节点传播路径，对各潜在威胁节点的博弈损益非对称分布状态进行逆向空间扩散分析，得到各潜在威胁节点对网络中其他节点博弈状态的扰动影响；包括： 利用网络拓扑结构中节点间的物理连接关系，构建节点博弈损益非对称分布状态的空间传播路径； 沿所述空间传播路径逆向回溯分析节点博弈损益非对称分布状态的逐级传播轨迹； 依据所述逐级传播轨迹，确定潜在威胁节点对网络中其他节点的博弈状态扰动区域； 基于各潜在威胁节点的博弈状态扰动区域，输出各潜在威胁节点对网络中其他节点博弈状态的扰动影响； 基于各节点对网络其他节点博弈状态扰动影响的空间集中程度，输出关键节点； 根据关键节点所引起的博弈均衡扰动效应，限定关键节点的博弈状态转移条件，推导威胁传播路径集合；包括： 输入所述识别的关键节点及其在攻防关联图中的位置分布； 根据所述关键节点的位置分布，分析关键节点发生博弈状态转移后对邻近节点产生的博弈收益和博弈代价的变化； 根据所述博弈收益和博弈代价变化的组合方式，确定各关键节点博弈状态转移的触发条件； 利用所述关键节点的博弈状态转移触发条件，对各关键节点及邻近节点之间可能存在的攻击行为进行推演，输出所述威胁传播路径集合； 以威胁传播路径集合中关键节点的博弈状态转移条件为约束，基于攻防博弈均衡条件对所述关键节点实施防御策略调整，重新构建攻防关联图。

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