北京網御星云信息技術有限公司;北京啟明星辰信息安全技術有限公司;啟明星辰信息技術集團股份有限公司李陟獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉北京網御星云信息技術有限公司;北京啟明星辰信息安全技術有限公司;啟明星辰信息技術集團股份有限公司申請的專利一種預測模型的自學習方法、裝置和計算機可讀存儲介質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：CN115829098B 。
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：202211468954.6，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種預測模型的自學習方法、裝置和計算機可讀存儲介質是由李陟;田源;羅歡設計研發完成，并于2022-11-22向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種預測模型的自學習方法、裝置和計算機可讀存儲介質在說明書摘要公布了：一種預測模型的自學習方法，包括：獲取預測模型的預測邊界閾值，所述預測模型是網絡安全態勢感知的預測模型；連續采集N個窗口的數據樣本，N≥2；根據所述預測邊界閾值和所述采集的數據樣本計算偏離閾值區間，其中所述偏離閾值區間用于表示所述數據樣本相對于所述預測邊界閾值發生偏離的閾值；判斷每個窗口內實時數據的偏離值是否超過所述偏離閾值區間，在實時數據的偏離值大于所述偏離閾值區間的情況下，重新訓練預測模型并更新預測模型。上述預測模型的自學習方法，能夠持續采集實時數據、分析數據偏差的趨勢，判斷真實數據與基線發生明顯偏離后，自動訓練更新預測模型，從而避免固定模型自學習周期設置太短帶來的計算資源浪費，設置太長帶來的模型更新滯后性的問題。
本發明授權一種預測模型的自學習方法、裝置和計算機可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種預測模型的自學習方法，包括： 獲取預測模型的預測邊界閾值，所述預測模型是網絡安全態勢感知的預測模型； 連續采集N個窗口的數據樣本，N≥2；所述數據樣本采集自網絡請求； 根據所述預測邊界閾值和所述采集的數據樣本計算偏離閾值區間，包括：根據所述預測邊界閾值和所述采集的數據樣本計算第一偏離閾值區間；和或，根據所述預測邊界閾值和所述采集的數據樣本計算第三偏離閾值區間；其中，所述偏離閾值區間用于表示所述數據樣本相對于所述預測邊界閾值發生偏離的閾值，所述第一偏離閾值區間用于表示發生偏離的數據樣本的數量，所述第三偏離閾值區間用于表示發生偏離的數據樣本的偏離總量； 判斷每個窗口內實時數據的偏離值是否超過所述偏離閾值區間，在實時數據的偏離值大于所述偏離閾值區間的情況下，重新訓練預測模型并更新預測模型。
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