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龙图腾网获悉中国联合网络通信集团有限公司;联通数字科技有限公司;联通智慧安全科技有限公司申请的专利威胁检测模型的训练方法、威胁检测方法、设备和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：CN119420568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411745193.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权威胁检测模型的训练方法、威胁检测方法、设备和介质是由崔莹莹;张建荣;张建桁;周凯;鲁华伟;范勇杰;崔马剑;汪鑫;荆雷;范斌;陈宁玉;杨超设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本威胁检测模型的训练方法、威胁检测方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种威胁检测模型的训练方法、威胁检测方法、设备和介质。该方法包括：获取多个威胁信息数据，并提取多个威胁信息数据特征，确定训练样本集，所述训练样本集包括多个样本，每个样本包括多个威胁信息特征向量；基于所述训练样本集的多个威胁信息特征向量，构建多个基础分类器；基于所述多个基础分类器，确定补偿误报率的比例因子，并基于所述补偿误报率的比例因子，确定样本的最优初始权重；基于所述最优初始权重、训练样本集和多个基础分类器，构建威胁检测模型。该方法优化了样本权重，提高了模型性能，降低了模型误报率和计算复杂度。

本发明授权威胁检测模型的训练方法、威胁检测方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种威胁检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取多个威胁信息数据，并提取多个威胁信息数据特征，确定训练样本集，所述训练样本集包括多个样本，每个样本包括多个威胁信息特征向量； 基于所述训练样本集的多个威胁信息特征向量，构建多个基础分类器； 所述训练样本集包括：多个正常样本、多个异常样本及每个特征对应的标签； 确定所述多个正常样本中的多个特征的特征平均值，并确定每个正常样本中的多个特征与所述特征平均值之间的离散值； 根据所述多个基础分类器，确定基础分类器集合，并基于所述基础分类器集合、多个正常样本、多个异常样本及每个特征对应的标签，确定误报率和检测率，所述误报率用于指示所述基础分类器集合将正常样本分类为异常样本的比例，所述检测率用于指示所述基础分类器集合将所有样本正确分类的比例； 确定所述多个样本的初始权重； 根据所述误报率和检测率，确定加权分类率，所述加权分类率用于权衡误报率和检测率，确定补偿误报率的比例因子； 基于所述离散值和补偿误报率的比例因子，对所述初始权重进行调整，将调整后的初始权重作为最优初始权重； 基于所述最优初始权重、训练样本集和多个基础分类器，构建威胁检测模型。

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