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龙图腾网获悉天津大学申请的专利时空因子驱动的复杂网络异常检测方法、装置及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：CN120342685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202510479525.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权时空因子驱动的复杂网络异常检测方法、装置及介质是由刘彦飞;王文俊;王军设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本时空因子驱动的复杂网络异常检测方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种时空因子驱动的复杂网络异常检测方法、装置及介质，涉及复杂网络分析与网络安全技术领域。该方法包括：构建网络安全产业链网络，基于时间衰减函数对所述时间特征和空间邻域特征进行编码，得到时空因子，根据时空因子计算动态关系权重，基于时序滑动窗口取样和对比窗口学习，得到各个节点的特性向量，基于各个节点的特性向量确定各个节点的节点级特征偏差，并基于各个节点的节点级特征偏差、结构演化率和跨网络对齐异常度，计算各个节点的评分；基于动态设定的评分阈值，若节点的评分超过所设定的评分阈值，则确定所述节点存在异常行为。本发明可提升复杂网络异常检测的准确性。

本发明授权时空因子驱动的复杂网络异常检测方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种时空因子驱动的复杂网络异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 构建网络安全产业链网络；其中，所述网络安全产业链网络表示为G＝V,ET,AS，其中V为节点集合，包括多个节点，每个节点分别表示产业链中的一个实体，ET为时态边集合，用于描述节点间的动态交互关系，ET＝{Esupply,Ecompete,Ecoop}×T，Esupply,Ecompete,Ecoop分别表示供应关系、竞争关系和协作关系，T表示时间戳集，AS为时空属性矩阵，AS＝Xt,Sk，Xt∈Rn×d，表示时间特征，n和d表示维度，R表示实数空间，Sk＝Ak·X，表示k阶空间邻域特征，A表示邻接矩阵，k表示阶数，X表示节点特征，Ak表示执行k次图卷积操作，所述时间特征用于记录每个节点的动态行为指标，所述空间邻域特征用于捕获产业链网络的拓扑关联，所述供应关系、竞争关系和协作关系的权重通过所述邻接矩阵确定； 基于时间衰减函数对所述时间特征和空间邻域特征进行编码，得到时空因子，根据所述时空因子计算动态关系权重，所述动态关系权重用于量化不同类型的时态边的异常贡献度； 基于时序滑动窗口取样，从所述网络安全产业链网络中提取出包含τ个时间步的网络状态； 基于所述包含τ个时间步的网络状态，提取出相同节点在不同时间窗的特征向量为正样本，不同节点在相同时间窗的特征向量作为负样本，所述特征向量为动态关系权重，基于对比损失函数对所述正样本和负样本进行对比学习，得到各个节点的特性向量； 基于各个节点的特性向量确定各个节点的节点级特征偏差，并基于各个节点的节点级特征偏差、结构演化率和跨网络对齐异常度，计算各个节点的评分； 基于动态设定的评分阈值，若节点的评分超过所设定的评分阈值，则确定所述节点存在异常行为。

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