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龙图腾网获悉中国信息通信研究院;北京航空航天大学申请的专利基于多源安全信息数据融合的异常行为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：CN121211240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511113945.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于多源安全信息数据融合的异常行为检测方法是由柯皓仁;于海洋;陈杰;于广琛;杨春瑞;吴昊;刘晓喆设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源安全信息数据融合的异常行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多源安全信息数据融合的异常行为检测方法，包括对车路云协同系统中涉及数据交互的对象进行分析，构建业务知识图谱；对获取的车辆传感器数据、道路基础设施数据和云端数据进融合，得到融合数据，进行特征提取，得到多个待融合特征后，基于业务知识图谱，对多个待融合特征进行融合，得到多源融合特征，输入预设的多个行为检测模型进行异常行为检测，输出每个行为检测模型检测到的异常行为，对每个行为检测模型检测到的异常行为进行决策融合，得到最终的数据全生命周期的异常行为。这样，提高了异常行为的检测结果的准确率，进而提高车路云协同系统中数据流的安全性。

本发明授权基于多源安全信息数据融合的异常行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源安全信息数据融合的异常行为检测方法，其特征在于，包括： 对车路云协同系统中涉及数据交互的对象进行分析，构建包含物理层的关联信息、数据流关联信息以及安全事件关联信息的业务知识图谱； 对获取的车辆传感器数据、道路基础设施数据和云端数据，进行去重、归一化及标注预处理后，得到融合数据； 对所述融合数据进行特征提取，得到多个待融合特征； 基于所述业务知识图谱，确定任一待融合特征的节点到任一异常行为的节点的最短路径的长度和所述最短路径的总边权重； 将所述总边权重与所述长度的比值作为所述任一待融合特征与所述任一异常行为的结构关联度； 将所述任一待融合特征转换成特征文本，以及，将所述任一异常行为转换成行为文本； 确定所述特征文本与所述行为文本的语义相似度作为所述任一待融合特征与所述任一异常行为的语义关联度； 对所述结构关联度和所述语义关联度进行加权求和，得到所述任一待融合特征与所述任一异常行为的关联度； 遍历所有待融合特征与所述异常行为，得到每个待融合特征与每个异常行为的关联度； 去除关联度小于预设关联度的待融合特征，保留联度大于或等于预设关联度的待融合特征； 根据所述业务知识图谱，确定保留的待融合特征对异常行为检测的重要程度，为所述保留的待融合特征分配权重，得到加权的特征； 将所述加权的特征进行融合，得到多源融合特征； 将所述多源融合特征输入预设的多个行为检测模型进行异常行为检测，输出每个行为检测模型检测到的异常行为； 对每个行为检测模型检测到的异常行为进行决策融合，得到最终的异常行为。

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中国信息通信研究院;北京航空航天大学，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路40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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