武漢大學安珂欣獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉武漢大學申請的專利一種網絡流量異常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：CN118764222B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202410722772.X，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種網絡流量異常檢測方法及裝置是由安珂欣;陸秋余;李俊娥設計研發完成，并于2024-06-05向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種網絡流量異常檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提供一種網絡流量異常檢測方法及裝置，其中，該網絡流量異常檢測方法包括：構建寬度學習模型，獲取樣本數據，通過所述樣本數據對所述寬度學習模型進行訓練學習，確定所述樣本數據的權重懲罰因子，并根據所述權重懲罰因子調整所述寬度學習模型的損失函數；基于所述寬度學習模型中每個增強節點的貢獻度，對所述增強節點進行剪枝處理，并更新所述寬度學習模型的損失函數；以最小化所述寬度學習模型的模型損失為目標，通過所述樣本數據對所述寬度學習模型進行動態離線再訓練，得到目標寬度學習模型。通過本發明，提高了寬度學習模型的實時性和準確性，解決了現有的相關技術中存在的檢測實時性和準確性較差的問題。
本發明授權一種網絡流量異常檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種網絡流量異常檢測方法，其特征在于，包括： 構建寬度學習模型，獲取樣本數據，通過所述樣本數據對所述寬度學習模型進行訓練學習，確定所述樣本數據的權重懲罰因子，并根據所述權重懲罰因子調整所述寬度學習模型的損失函數； 基于所述寬度學習模型中每個增強節點的貢獻度，對所述增強節點進行剪枝處理，并更新所述寬度學習模型的損失函數； 以最小化所述寬度學習模型的模型損失為目標，通過所述樣本數據對所述寬度學習模型進行動態離線再訓練，得到目標寬度學習模型； 獲取流量數據，通過所述目標寬度學習模型對所述流量數據進行異常檢測，得到所述流量數據的異常檢測結果。
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武漢大學，其通訊地址為：430072 湖北省武漢市武昌區八一路299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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