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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种异常网络流量识别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：CN120915612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511445725.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种异常网络流量识别方法是由王治华;陈宏福;胡友琳;高峰;苏凡设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异常网络流量识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种异常网络流量识别方法，属于异常识别技术领域，解决了现有技术中不能准确识别异常网络流量的问题。方法包括：提取待检测的网络流量序列，对提取的网络流量序列进行预处理；将预处理后的待检测网络流量序列输入训练好的异常流量识别模型，得到待检测网络流量序列的全局特征；异常流量识别模型用于对输入数据进行动态时空建模提取全局特征；基于待检测网络流量序列的全局特征和正常网络流量样本的全局特征计算异常值，基于所述异常值判断待检测网络流量序列是否存在异常流量。提高了异常网络流量识别的准确性。

本发明授权一种异常网络流量识别方法在权利要求书中公布了：1.一种异常网络流量识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 提取待检测的网络流量序列，对提取的网络流量序列进行预处理；对提取的网络流量序列进行预处理包括：对于每个时间步的网络流量数据进行重复删除； 将预处理后的待检测网络流量序列输入训练好的异常流量识别模型，得到待检测网络流量序列的全局特征；异常流量识别模型用于对输入数据进行动态时空建模提取全局特征； 基于待检测网络流量序列的全局特征和正常网络流量样本的全局特征计算异常值，基于所述异常值判断待检测网络流量序列是否存在异常流量； 异常流量识别模型包括图注意力网络、循环神经网络和图卷积网络； 所述图注意力网络用于提取输入数据的空间特征；所述循环神经网络用于基于所述空间特征进行时间特征提取得到输入数据的时空特征；所述图卷积网络用于对所述时空特征进行全局融合得到全局特征； 对于每个样本，根据其每个时间步的网络流量数据构建该时间步对应的图注意力网络；所述图注意力网络用于提取对应时间步下每个被监控端的空间特征；得到每个被监控端的空间特征序列； 所述循环神经网络用于基于每个被监控端的空间特征序列进行时间特征提取得到每个被监控端的时空特征； 所述图卷积网络对每个被监控端的时空特征进行全局融合得到全局特征； 该时间步对应的图注意力网络的节点与被监控端一一对应； 根据其每个时间步的网络流量数据构建该时间步对应的图注意力网络，包括： 对于每个时间步，依次遍历该时间步的每个网络流量数据，在每个网络流量数据相关的被监控端对应的节点间构建边； 若节点与自身和其他节点间均没有边，则该节点为无效节点，否则，为有效节点；得到该时间步对应的图注意力网络； 基于该时间步对应的图注意力网络用于提取该时间步的每个有效节点的空间特征；该时间步的每个无效节点的空间特征为零向量。

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