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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京郵電大學申請的專利一種面向資源受限場景下封閉網(wǎng)絡(luò)的異常流量檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119544301B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411688653.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L9/40；該發(fā)明授權(quán)一種面向資源受限場景下封閉網(wǎng)絡(luò)的異常流量檢測方法是由陸月明;劉洋;姚琳元;姜方毅;吳昊;何濤;閻小濤;蔡昀;趙成葉;樊明睿;左金鑫設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-11-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種面向資源受限場景下封閉網(wǎng)絡(luò)的異常流量檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種面向資源受限場景下封閉網(wǎng)絡(luò)的異常流量檢測方法，屬于網(wǎng)絡(luò)空間安全技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法包括：對網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)處理，獲得流量樣本；按序?qū)颖居嬎憔植棵舾泄Ｖ担@得樣本摘要；設(shè)置并維護一個固定大小的滑動窗口，用于存儲最新良性網(wǎng)絡(luò)流量的K個樣本摘要；對待測網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)處理獲得待測樣本，計算待測樣本摘要，與滑動窗口內(nèi)的K個樣本摘要計算相似度，使用k近鄰策略計算待測樣本異常得分，進行是否為異常流量的判斷。本發(fā)明方法不依賴人工智能模型，無需數(shù)據(jù)標記和特征提取，能夠以較低的計算資源開銷實現(xiàn)良好的檢測效果，并且相較已有基于局部敏感哈希函數(shù)的檢測技術(shù)，誤報率和漏報率顯著降低。

本發(fā)明授權(quán)一種面向資源受限場景下封閉網(wǎng)絡(luò)的異常流量檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種面向資源受限場景下封閉網(wǎng)絡(luò)的異常流量檢測方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1：對獲取的網(wǎng)絡(luò)流量按序進行預(yù)處理生成樣本流，預(yù)處理包括：對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包提取有效數(shù)據(jù)字段，檢測單個數(shù)據(jù)包提取的有效數(shù)據(jù)字段是否滿足預(yù)設(shè)長度，若長度不足，將n個數(shù)據(jù)包提取的有效數(shù)據(jù)字段按序拼接形成一個樣本；所述有效數(shù)據(jù)字段包含數(shù)據(jù)包ID、標志位和數(shù)據(jù)；n為正整數(shù)； 步驟2：按序?qū)γ總€樣本計算局部敏感哈希值，獲得樣本的摘要； 步驟3：設(shè)置并維護一個固定大小K的滑動窗口W，該滑動窗口W中存儲最新良性網(wǎng)絡(luò)流量的K個樣本的摘要；K為大于2的正整數(shù)； 步驟4：在檢測階段，對待測網(wǎng)絡(luò)流量按照步驟1獲取每個待測樣本，按照步驟2獲得待測樣本的摘要，對每個待測樣本計算與滑動窗口W中K個樣本的摘要相似度，取前k個最大相似度的平均值作為待測樣本的異常得分g； 步驟5：將待測樣本的異常得分g與預(yù)設(shè)閾值θ進行比較，若g大于θ，則待測樣本被判定為良性流量，否則待測樣本被判定為異常流量；將判定為良性流量的待測樣本的摘要更新到滑動窗口W中；當判定為異常流量時，觸發(fā)告警機制。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京郵電大學，其通訊地址為：100876 北京市海淀區(qū)西土城路10號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。