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龙图腾网获悉金祺创(北京)技术有限公司申请的专利一种基于马尔科夫链模型的网络安全风险检测方法及系统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：CN119583175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411753278.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于马尔科夫链模型的网络安全风险检测方法及系统是由张玉祺;程丽;鲁星星;齐文宇;明有为设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于马尔科夫链模型的网络安全风险检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于马尔科夫链模型的网络安全风险检测方法及系统，涉及网络安全检测技术领域，方法包括：获取网络流量数据；提取网络流量数据的网络流量特征和负载特征；通过统计方法，计算网络流量数据的异常因子；根据异常因子，判断网络流量数据是否存在异常；若是，进入下一步；否则，继续检测；将网络流量数据切分成多个滑动窗口；将滑动窗口中的网络流量数据划分为多个状态区间；通过皮尔逊相关性分析方法，在滑动窗口中建立马尔科夫链模型；计算状态区间之间的状态转移概率并构建状态转移概率矩阵；计算滑动窗口中的网络流量数据在马尔科夫链模型下的支持概率；根据网络流量数据在马尔科夫链模型下的支持概率，进行网络安全风险检测。

本发明授权一种基于马尔科夫链模型的网络安全风险检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于马尔科夫链模型的网络安全风险检测方法，其特征在于，包括： S1：获取网络流量数据； S2：根据所述网络流量数据的统计信息和元数据，提取所述网络流量数据的网络流量特征； S3：根据所述网络流量数据的负载，提取所述网络流量数据的负载特征； S4：根据所述网络流量数据的网络流量特征以及负载特征，通过统计方法，计算所述网络流量数据的异常因子； S5：根据所述网络流量数据的异常因子，判断所述网络流量数据是否存在异常；若是，进入下一步；否则，返回S1继续检测； S6：将所述网络流量数据切分成多个滑动窗口； S7：通过等宽区间分割法，将各个所述滑动窗口中的网络流量数据划分为多个状态区间； S8：根据各个所述状态区间，通过皮尔逊相关性分析方法，在各个所述滑动窗口中建立马尔科夫链模型； S9：根据所述马尔科夫链模型，计算各个所述状态区间之间的状态转移概率并构建状态转移概率矩阵； S10：通过所述状态转移概率矩阵，计算各个所述滑动窗口中的网络流量数据在所述马尔科夫链模型下的支持概率； S11：根据各个所述网络流量数据在所述马尔科夫链模型下的支持概率，进行网络安全风险检测，判断所述网络流量数据是否存在异常；若是，发出警报；否则，返回S1继续检测。

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