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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利基于机器学习的网络流量分类方法及装置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：CN116582300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310386039.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于机器学习的网络流量分类方法及装置是由秦健;卢志刚;姜波;张辰;董璞;刘俊荣设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的网络流量分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的网络流量分类方法及装置，所述方法包括：获取包含正常流量和异常流量的训练数据集；基于训练数据集中样本的近邻，计算样本的刚度IH；根据刚度IH，将训练数据集划分为易集和难集；根据类别的样本数量，将难集划分为多数类样本集和少数类样本集；对多数类样本集进行K‑means聚类，并用聚类中心代替每个簇中的样本，以得到样本集SK；对多数类样本集进行SMOTE过采样，以得到样本集SZ；合并易集、少数类样本集、样本集SK和样本集SZ，得到训练数据集SN；基于训练数据集SK对网络流量分类模型进行训练；使用训练后的网络流量分类模型进行待检测流量的预测，得到该待检测流量的分类结果。本发明可以提高网络流量分类模型的准确率。

本发明授权基于机器学习的网络流量分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的网络流量分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取包含正常流量和异常流量的训练数据集； 基于训练数据集中样本的近邻，计算该样本的刚度IH，并根据所述刚度IH，将所述训练数据集划分为易集和难集；其中，将所述训练数据集划分为易集和难集包括： 获取硬度阈值IH′； 将刚度IH大于硬度阈值IH′的样本放入难集； 将小于硬度阈值IH′不大于硬度阈值IH′的样本放入易集； 根据类别的样本数量，将所述训练数据集划分为多数类样本集Smaxi和少数类样本集Smini； 对难集中的多数类样本进行K‑means聚类，并用聚类中心代替每个簇中的样本，以得到样本集SK； 从难集中找到属于少数类样本集Smini的样本，得到难集中的少数类样本SMin； 对难集中的少数类样本SMin进行SMOTE过采样，以得到样本集SZ； 合并易集、难集中的少数类样本SMin、样本集SK和样本集SZ，得到训练数据集SN； 基于训练数据集SN对网络流量分类模型进行训练，并使用训练后的网络流量分类模型进行待检测流量的预测，得到该待检测流量的分类结果。

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