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龙图腾网获悉天翼物联科技有限公司申请的专利模型训练方法、API请求过滤方法、装置和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：CN114372519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202111627427.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权模型训练方法、API请求过滤方法、装置和存储介质是由陈鑫远;左绘设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、API请求过滤方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模型训练方法、API请求过滤方法、计算机装置和存储介质，模型训练方法包括采集第一API请求数据，对第一API请求数据进行标准化格式处理，获得训练样本集，对训练样本集按特征进行分类构建，获得自体集，使用自体集对免疫检测器进行训练等步骤。本发明模型训练方法训练的免疫检测器，对API请求中携带危险注入信息的检测具有较高的检测速度和准确率，当API请求中携带危险注入信息，能够将API请求识别为异常请求，当API请求中没有携带危险注入信息，能够将API请求识别为正常请求，能够实时、准确地检测异常或非法API请求，能够提供统一的、安全可靠的保障服务。本发明广泛应用于计算机网络技术领域。

本发明授权模型训练方法、API请求过滤方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述模型训练方法包括： 采集多个第一API请求数据； 对各第一API请求数据进行标准化格式处理，获得训练样本集，包括： 使用特殊字符分离法和空格分离法对第一API请求数据进行处理，获得第一特征信息； 对第一特征信息进行标记化，获得令牌信息；将各个令牌信息组成特定顺序的特征向量，过滤长度小于去噪阈值的特征向量，对特征向量进行去重、字符串拆分和合并； 对训练样本集按特征进行分类构建，获得自体集，包括： 对训练样本集进行朴素贝叶斯聚类分析，根据朴素贝叶斯聚类分析的结果，将训练样本集中的内容分类到正常数据集或者异常数据集； 按照多叉树所需的特征属性标准，对正常数据集进行特征属性提取，获得第一特征属性； 以第一特征属性作为多叉树存储结构中每层结点的主属性，构造出自体集； 按照多叉树所需的特征属性标准，对异常数据集进行特征属性提取，获得第二特征属性； 以第二特征属性作为多叉树存储结构中每层结点的主属性，构造出非自体集； 使用自体集和非自体集对免疫检测器进行训练，包括： 将免疫检测器的参数作为抗体，将自体集和非自体集中的数据作为抗原； 执行多轮迭代过程，直至所执行的迭代过程总轮数达到轮数阈值；在一轮迭代过程中，对抗体和抗原进行匹配，获得亲和度；当亲和度超过亲和度阈值，存储免疫检测器的参数，反之则更改免疫检测器的参数； 亲和度所使用的公式包括： 其中，Fti,tj表示亲和度，dti,tj表示抗体ti与抗原tj之间的距离； 获取免疫检测器； 使用自体集对免疫检测器进行训练。

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