国网智能电网研究院有限公司;国网湖南省电力有限公司信息通信分公司;国网湖南省电力有限公司;国家电网有限公司张波获国家专利权
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龙图腾网获悉国网智能电网研究院有限公司;国网湖南省电力有限公司信息通信分公司;国网湖南省电力有限公司;国家电网有限公司申请的专利非受控异构接入终端的行为检测方法、装置及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：CN116405277B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310331888.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权非受控异构接入终端的行为检测方法、装置及存储介质是由张波;席泽生;田峥;王云帆;何川;孙毅臻;田建伟设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本非受控异构接入终端的行为检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非受控异构接入终端的行为检测方法、装置及存储介质，通过被动旁路监测获取的设备流量生成设备正常行为特征，采用深度学习技术中的皮质学习算法，对设备正常行为特征的计算和预测，生成设备安全行为指纹。采用该安全行为指纹与当前获取的行为特征进行预测误差和分布计算，确定终端的异常概率，最后通过对该异常概率的判断检测终端当前行为是否异常。由此保证了非受控异构终端接入的安全性，解决合法终端被仿冒或者恶意利用进行接入而无法认证识别的问题。
本发明授权非受控异构接入终端的行为检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种非受控异构接入终端的行为检测方法，其特征在于，包括： 基于被动旁路监测获取的流量提取非受控异构接入终端历史时刻的正常行为特征和当前时刻的行为特征； 对历史时刻的正常行为特征和当前时刻的行为特征分别进行稀疏编码，得到对应正常行为特征的第一编码结果和对应行为特征的第二编码结果； 基于所述第一编码结果，采用皮质学习算法预测得到当前时刻的安全行为指纹； 根据所述第二编码结果和当前时刻的安全行为指纹，采用预测误差及其分布计算非受控异构接入终端当前时刻的行为异常概率； 根据当前时刻的行为异常概率判断非受控异构接入终端是否存在异常行为； 基于所述第一编码结果，采用皮质学习算法预测得到当前时刻的安全行为指纹，包括： 采用空间池化算法提取所述第一编码结果的空间相关性，将历史时刻的正常行为特征映射为具有固定稀疏度的向量； 采用序列记忆算法对具有固定稀疏度的向量预测得到当前时刻的安全行为指纹。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网智能电网研究院有限公司;国网湖南省电力有限公司信息通信分公司;国网湖南省电力有限公司;国家电网有限公司，其通讯地址为：102209 北京市昌平区未来科技城滨河大道18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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