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龙图腾网获悉集美大学申请的专利一种基于对抗生成网络的异常行为样本数据生成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：CN121859003B 。

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：202610337949.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于对抗生成网络的异常行为样本数据生成方法是由何一凡;王宗跃;苏锦河设计研发完成，并于2026-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗生成网络的异常行为样本数据生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能及网络安全技术领域，具体为一种基于对抗生成网络的异常行为样本数据生成方法，包括：潜在空间映射步骤：获取正常行为序列数据并映射生成潜在特征向量；因果路径过滤步骤：基于异常引导噪声扰动向量，利用因果邻接矩阵过滤生成待评估异常样本；能量复合计算步骤：接收样本并基于分布异常程度与逻辑违规程度的加权结果计算总能量值；收敛判定输出步骤：在总能量值满足预设收敛条件时输出目标异常行为样本数据；本发明通过能量场约束机制解决不可能三角死锁问题，在流形边界寻找平衡鞍点，确保样本兼具隐蔽性、攻击性与逻辑合规性。

本发明授权一种基于对抗生成网络的异常行为样本数据生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗生成网络的异常行为样本数据生成方法，其特征在于，所述对抗生成网络包括生成网络、能量判别网络和因果约束模块，所述方法包括： 所述生成网络获取待处理的目标正常行为序列数据，并将所述目标正常行为序列数据映射至潜在空间，以生成潜在特征向量； 所述生成网络基于预设的异常引导噪声向量，对所述潜在特征向量进行扰动处理，基于历史正常行为状态转移关系预构建的因果邻接矩阵对扰动后的向量进行因果路径过滤，生成待评估异常样本； 所述能量判别网络接收所述待评估异常样本，并基于预设的能量函数，计算所述待评估异常样本的总能量值，其中，所述总能量值基于样本的分布异常程度与逻辑违规程度的加权计算结果确定； 所述生成网络在所述总能量值满足预设收敛条件的情况下，将所述待评估异常样本确定为目标异常行为样本数据并输出； 所述基于历史正常行为状态转移关系预构建的因果邻接矩阵对扰动后的向量进行因果路径过滤，生成待评估异常样本，包括： 所述生成网络生成初始攻击向量； 所述生成网络执行所述初始攻击向量与所述因果邻接矩阵的哈达玛积运算，以抑制不符合因果逻辑的扰动分量，生成修正后的攻击向量； 所述生成网络将所述修正后的攻击向量叠加至所述潜在特征向量，生成所述待评估异常样本。

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