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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于自动机的高效可信的报文异常检测方法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：CN119382939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411395229.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于自动机的高效可信的报文异常检测方法是由李薛剑;陈泽华设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自动机的高效可信的报文异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自动机的高效可信的报文异常检测方法，首先对报文数据进行预处理，得到报文数据集；然后使用随机森林算法计算报文数据集中每个报文特征的重要度，选取报文数据集中重要度高的报文特征，组成得到特征数据集；再采用神经网络模型对特征数据集进行训练检测，得到报文异常检测结果；最后将神经网络模型的输出输入到报文有限自动机中，根据报文有限自动机的迁移函数规则对报文数据进行异常检测，从而验证神经网络模型的输出结果。本发明通过结合神经网络模型和有限自动机的优点，有效提高报文数据检测的可靠性和效率。

本发明授权一种基于自动机的高效可信的报文异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自动机的高效可信的报文异常检测方法，其特征在于：具体包括有以下步骤： 1、数据预处理：首先对报文数据进行预处理，得到报文数据集； 2、特征选择：使用随机森林算法计算报文数据集中每个报文特征的重要度，选取报文数据集中重要度高的报文特征，组成得到特征数据集； 3、采用神经网络模型对特征数据集进行训练检测，得到训练好的神经网络模型，同时，神经网络模型训练检测后得到报文异常检测结果； 4、定义报文有限自动机PFA，PFA由一个六元组表示，具体见下式4： PFA＝{S,T,Σ,SF,S0,P}4； 式4中，S表示状态集合，S中的每个状态都由当前节点状态si、上一节点状态si-1以及异常状态se组成；T表示迁移函数规则的集合，当前节点状态si是由上一节点状态si-1经迁移函数规则Ti后得到；Σ表示输入字符的有限字母表，Σ里面的每个组成元素称为输入字符；SF∈S，表示Accept,是终结状态；S0∈S，表示初始状态；P表示报文协议； 5、构建报文有限自动机，报文有限自动机的构造算法的输入为报文协议P、状态集合S、待构造的报文有限自动机M、以及Exception函数，Exception函数为设定函数，Exception函数将不符合迁移函数规则的节点视为异常状态se,se属于终结状态SF； 构造算法根据报文协议P提取出迁移函数规则的集合T，根据迁移函数规则的集合T构造并输出构造好的报文有限自动机M，状态集合中的每个状态都会构造一个Exception节点，并指向异常状态se； 6、将神经网络模型的输出输入到报文有限自动机中，根据报文有限自动机的迁移函数规则对报文数据进行异常检测，从而验证神经网络模型的输出结果；所述的神经网络模型的输出包括有特征数据集和神经网络模型训练后得到的报文异常检测结果。

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