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龙图腾网获悉金祺创(北京)技术有限公司申请的专利一种基于随机森林的网络安全攻击分类检测方法及系统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：CN119583172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202411740569.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于随机森林的网络安全攻击分类检测方法及系统是由张玉祺;程丽;鲁星星;齐文宇;明有为设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机森林的网络安全攻击分类检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于随机森林的网络安全攻击分类检测方法及系统，涉及网络安全技术领域。该方法包括：采集网络流量数据；通过基于时间的滑动窗口算法，确定目标网络流量数据；提取所述目标网络流量数据中的多个网络流量特征；计算所述网络流量特征的平均熵值；判断所述网络流量特征的平均熵值是否处于预设熵值范围内；若是，将所述目标网络流量数据初步确定为正常流量数据；否则，将所述目标网络流量数据初步确定为异常流量数据，进入下一步；对所述异常流量数据进行数据处理；通过改进的随机森林算法，对处理后的异常流量数据进行分类检测，得到精确检测结果。本发明可以对特征重要性的进行深入分析，分类效率高，分类过程耗时短。

本发明授权一种基于随机森林的网络安全攻击分类检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于随机森林的网络安全攻击分类检测方法，其特征在于，包括： S1：采集网络流量数据； S2：通过基于时间的滑动窗口算法，确定目标网络流量数据； S3：提取所述目标网络流量数据中的多个网络流量特征； S4：计算所述网络流量特征的平均熵值； S5：判断所述网络流量特征的平均熵值是否处于预设熵值范围内；若是，将所述目标网络流量数据初步确定为正常流量数据，返回S1继续检测；否则，将所述目标网络流量数据初步确定为异常流量数据，进入S6； S6：对所述异常流量数据进行数据处理； S7：通过改进的随机森林算法，对处理后的异常流量数据进行分类检测，得到精确检测结果，返回S1继续检测； 其中，所述S7具体包括： S706：根据所述网络流量特征对决策树的节点的划分质量，计算所述网络流量特征在所述决策树中的局部权重； S707：基于袋外误差，计算所述决策树的标准化权重； S708：根据所述网络流量特征在所述决策树中的局部权重以及所述决策树的标准化权重，计算所述网络流量特征的全局权重； S709：根据所述网络流量特征的全局权重，对各个网络流量特征进行排序； S710：根据排序结果，将前u0个网络流量特征标记为重要特征，构建第一重要特征集合Γ1；将其余网络流量特征标记为无关特征，构建第一无关特征集合U1； S711：按照第一预设条件，丢弃所述第一无关特征集合U1中的部分网络流量特征，构建第二无关特征集合U2； S712：按照第二预设条件，将所述第二无关特征集合U2中的部分网络流量特征加入至所述第一重要特征集合Γ1中，构建第三无关特征集合U3以及第二重要特征集合Γ2； S713：确定所述第三无关特征集合U3与所述第一无关特征集合U1的网络流量特征的数量变化为Δv，所述第二重要特征集合Γ2与所述第一重要特征集合Γ1的网络流量特征的数量变化为Δu； S714：根据所述第三无关特征集合U3与所述第一无关特征集合U1的网络流量特征的数量变化以及所述第二重要特征集合Γ2与所述第一重要特征集合Γ1的网络流量特征的数量变化，确定决策树数量增减值； S715：重复前述子步骤，直至所述第三无关特征集合中的网络流量特征的数量小于预设特征数量时结束算法，得到所述精确检测结果。

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