买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京恒安嘉新安全技术有限公司申请的专利基于深度学习的异常流量检测与攻击识别方法及系统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：CN120880794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511383654.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于深度学习的异常流量检测与攻击识别方法及系统是由徐聪设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的异常流量检测与攻击识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全技术领域，提供了基于深度学习的异常流量检测与攻击识别方法及系统，方法包括数据预处理与特征提取、跨模态语义对齐与知识图谱构建、因果增强关联推理、智能引擎优化、云边协同资源调度、结果输出；该方法通过跨模态语义对齐与知识图谱构建模块，将统计特征与签名特征映射到统一语义空间，打破了异构特征间的语义壁垒，引入时序因果发现与传递熵计算，能够区分简单的相关关系与可靠的因果关系，提升攻击链推理的准确性和可信度，降低了误报率，通过智能引擎优化与云边协同资源调度模块，实现了检测模型的在线自我进化与系统资源的动态最优分配，增强了系统的整体适应性、鲁棒性和实用性。

本发明授权基于深度学习的异常流量检测与攻击识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的异常流量检测与攻击识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 从网络设备采集原始流量数据，并行提取统计特征与签名特征，并对统计特征进行标准化处理，获得标准化统计特征； 将标准化统计特征与签名特征编码为统一语义空间的向量集合，构建初始知识图谱； 采用图注意力网络计算初始知识图谱节点间的注意力权重并筛选获得高相似度候选节点对，通过时序因果获得算法区分候选节点对的因果与相关关系，结合传递熵量化因果强度，融合语义相似度与因果可信度得到最终边权重，通过增量学习与联邦学习实现知识图谱动态更新； 构建并优化异常检测引擎与攻击识别引擎，利用强化学习动态调度签名子集，并通过生成对抗网络实现双引擎协同进化； 基于双引擎构建博弈模型，采用粒子群博弈优化算法优化双引擎资源分配，按GPU加速比，将需在边缘节点与云端之间协同执行的云边任务划分轻量任务与计算密集型任务，执行云边协同卸载，基于深度Q网络根据攻击严重度调整双引擎资源优先级； 根据高权重边追溯攻击链路，输出分级告警信息与资源分配报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京恒安嘉新安全技术有限公司，其通讯地址为：100088 北京市海淀区知春路6号(锦秋国际大厦)五层B01；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。