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龙图腾网获悉中国移动通信集团设计院有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利基于物联网设备的网络检测方法、装置、设备及存储介质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：CN115701023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202110803832.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于物联网设备的网络检测方法、装置、设备及存储介质是由袁捷;张峰;杜雪涛;刘胜兰;赵蓓;张晨;薛姗;常玲;于乐;董航;洪东;于少中设计研发完成，并于2021-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网设备的网络检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于物联网设备的网络检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：在待检测物联网设备接入网络时，获取所述待检测物联网设备的周期性时间统计特征以及一般时间统计特征；根据所述周期性时间统计特征以及一般时间统计特征通过无监督异常检测模型进行异常检测，得到检测结果；根据所述检测结果确定所述待检测物联网设备是否为异常物联网设备，相比较于现有技术，本发明通过结合周期性时间统计特征以及一般时间统计特征进行流量特征选取，优化和扩展了特征的选择范围，并设计了一种基于加权距离的改进聚类异常分析算法，更加全面可靠地提高对物联网设备中僵尸网络的识别准确率。

本发明授权基于物联网设备的网络检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网设备的网络检测方法，其特征在于，所述基于物联网设备的网络检测方法包括： 在待检测物联网设备接入网络时，获取所述待检测物联网设备的周期性时间统计特征以及一般时间统计特征，所述周期性时间统计特征至少包括周期间隔特征、频次特征、噪声系数特征以及异变系数特征，所述一般时间统计特征至少包括反映出站流量带宽的均值、反映出站流量带宽的均方差以及反映出站流量包速率的权重，所述异变系数特征为周期性流量数据交换的变化程度； 根据所述周期性时间统计特征以及一般时间统计特征通过无监督异常检测模型进行异常检测，得到检测结果； 根据所述检测结果确定所述待检测物联网设备是否为异常物联网设备； 所述在待检测物联网设备接入网络时，获取所述待检测物联网设备的周期性时间统计特征以及一般时间统计特征，包括：在待检测物联网设备接入网络时，获取所述待检测物联网设备的流量数据；对所述流量数据进行周期性流量提取，得到周期性流量数据；根据所述周期性流量数据得到周期性时间统计特征以及一般时间统计特征； 其中，根据所述周期性流量数据得到一般时间统计特征，包括：提取所述周期性流量数据中的数据包以及数据流；根据阻尼时间窗口模型确定阻尼增量统计元组，所述阻尼增量统计元组包括当前权重、当前数据包的线性和、当前数据包的平方和以及出站流量和入站流量之间的特征；根据所述当前权重、当前数据包的线性和、当前数据包的平方和以及出站流量和入站流量之间的特征确定所述数据包以及数据流中的特征信息元；根据所述特征信息元构成一般时间统计特征； 所述根据所述周期性时间统计特征以及一般时间统计特征通过无监督异常检测模型进行异常检测，得到检测结果，包括： 从所述周期性时间统计特征以及一般时间统计特征中选取初始聚类中心； 分别获取所述周期性时间统计特征以及一般时间统计特征对应的加权因子； 根据所述加权因子、初始聚类中心以及聚类模型对所述周期性时间统计特征以及一般时间统计特征进行聚类，得到聚类距离，聚类距离Dx的计算公式为x为样本集X中的样本，x＝{ux,1,...,ux,4,vx,1,...,vx,23}，ux,i和vx,i分别为第i个周期性时间统计特征以及一般时间统计特征，cu和cv分别为周期性时间统计特征以及一般时间统计特征的加权因子，cu+cv＝1，u0,i和v0,i表示初始聚类中心； 根据所述聚类距离得到所述周期性时间统计特征以及一般时间统计特征为聚类中心的概率，周期性时间统计特征以及一般时间统计特征为聚类中心的概率px的计算公式为 根据所述聚类中心的概率确定聚类中心，以将正常样本和异常样本进行划分，鉴别网络入侵，得到检测结果。

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