鵬城實驗室鐘國祥獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉鵬城實驗室申請的專利異常流量檢測網絡訓練方法、異常流量檢測方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120389910B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510874933.1，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權異常流量檢測網絡訓練方法、異常流量檢測方法及裝置是由鐘國祥;徐光俠;周瀚;張延飛;王卓耀;付鵬宇;劉超設計研發完成，并于2025-06-27向國家知識產權局提交的專利申請。
本異常流量檢測網絡訓練方法、異常流量檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請實施例提供異常流量檢測網絡訓練方法、異常流量檢測方法及裝置，涉及網絡運維技術領域。基于正常流量特征生成異常流量特征，將正常流量特征輸入第一流量編碼器進行編碼得到正常隱空間變量，根據正常隱空間變量和異常流量特征得到異常隱空間變量，分別將正常隱空間變量和異常隱空間變量輸入檢測語言模型，得到正常流量表示和異常流量表示，構建正樣本對和負樣本對后，根據正樣本對的第一距離、負樣本對的第二距離計算得到三元損失函數的函數值，對異常流量檢測網絡進行權重調節，訓練異常流量檢測網絡。引入對比學習機制實現提示詞的自動生成與動態調整，基于三元組損失函數構建檢測語言模型的微調優化目標，提高異常檢測效率和準確率。
本發明授權異常流量檢測網絡訓練方法、異常流量檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種異常流量檢測網絡訓練方法，其特征在于，所述異常流量檢測網絡包括第一流量編碼器和檢測語言模型，所述方法包括： 根據算力網絡中提取的網絡流量數據生成正常流量特征，并基于所述正常流量特征生成異常流量特征； 將所述正常流量特征輸入所述第一流量編碼器進行編碼，得到正常隱空間變量，并根據所述正常隱空間變量和所述異常流量特征得到異常隱空間變量； 分別將所述正常隱空間變量和所述異常隱空間變量輸入所述檢測語言模型進行重構，得到正常流量表示和異常流量表示，根據所述正常流量特征、所述正常流量表示和所述異常流量表示構建正樣本對和負樣本對； 根據所述正樣本對的第一距離、所述負樣本對的第二距離計算得到三元損失函數的函數值，基于所述函數值，至少對所述異常流量檢測網絡進行權重調節，直至得到訓練好的所述異常流量檢測網絡。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人鵬城實驗室，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區興科一街2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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