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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动态批次的网络异常检测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：CN120934910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511460524.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种动态批次的网络异常检测方法是由王治华;陈宏福;胡友琳;高峰;苏凡设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态批次的网络异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种动态批次的网络异常检测方法，属于网络异常检测技术领域，解决了现有模型难以适应不同攻击模式不能准确进行网络异常检测的问题。方法包括：获取网络流量时序数据；基于获取的网络流量时序数据构建不同长度的训练样本，得到多个训练子集；构建动态图神经网络模型，按照从样本长度从小到大的顺序采用对应的训练子集对所述动态图神经网络模型进行训练，得到训练好的网络异常检测模型；基于训练好的网络异常检测模型得到待检测网络流量时序数据的网络异常检测结果。实现了不同攻击模式的准确检测。

本发明授权一种动态批次的网络异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种动态批次的网络异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取网络流量时序数据； 基于获取的网络流量时序数据构建不同长度的训练样本，得到多个训练子集； 构建动态图神经网络模型，按照从样本长度从小到大的顺序采用对应的训练子集对所述动态图神经网络模型进行训练，得到训练好的网络异常检测模型； 基于训练好的网络异常检测模型得到待检测网络流量时序数据的网络异常检测结果； 基于获取的网络流量时序数据构建不同长度的训练样本，包括： 对所述网络流量时序数据进行降维； 对降维后的每个维度，基于变异系数稳定性确定该维度的最小周期； 取降维后的每个维度的最小周期中的最大值作为基本长度； 基于所述基本长度构建不同长度的训练样本； 对降维后的每个维度，采用以下方式基于变异系数稳定性确定该维度的最小周期： 在每种滑动窗口长度下，计算对应的平均变异系数； 根据相邻两种窗口长度对应的平均变异系数的差确定最小周期； 所述动态图神经网络模型包括图注意力网络、循环神经网络、图卷积网络和预测模块； 所述图注意力网络用于在每个时间步提取空间特征；所述循环神经网络用于在每个时间步基于所述空间特征进行时间特征提取得到该时间步的时空特征；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；所述预测模块用于基于所述全局特征进行网络事件是否正常的预测。

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