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龙图腾网获悉华东交通大学;国网江西省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种基于聚合式拟态蒸馏的网络流量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：CN121239497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511774959.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于聚合式拟态蒸馏的网络流量异常检测方法是由谢昕;黎青萍;杨浩;肖勇才;刘可轩;陈阳设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于聚合式拟态蒸馏的网络流量异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据检测领域，具体为一种基于聚合式拟态蒸馏的网络流量异常检测方法。本发明通过多分支特征提取网络对流量进行协议层次解析，并通过跨层融合机制生成统一表示向量；基于协议感知加权对抗软对比机制计算第一异常分数；构建异构教师模型并动态加权聚合，学生模型通过知识蒸馏学习生成第二异常分数；将学生模型、教师模型和规则检测器组成异构冗余检测池，动态选择检测器并施加自适应扰动，得到第三异常分数；动态融合三类异常分数输出检测结果。本发明有效解决了协议语义割裂、边界样本判别弱、知识迁移单一化和防御路径可预测的问题，显著提升了检测准确性、鲁棒性和动态防御能力。

本发明授权一种基于聚合式拟态蒸馏的网络流量异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于聚合式拟态蒸馏的网络流量异常检测方法，其特征在于，包括： S100：通过多分支特征提取网络对原始网络流量数据进行协议层次解析和编码，并通过跨层融合机制生成统一的流量表示向量； S200：基于所述流量表示向量，根据协议层级信息和样本不确定性，通过协议感知加权对抗软对比机制计算第一异常分数； S300：构建多个异构教师模型并进行动态加权聚合，生成聚合教师表示；学生模型通过知识蒸馏学习所述聚合教师表示，并生成第二异常分数； S400：将所述学生模型、教师模型和规则检测器组成异构冗余检测池，动态选择检测器子集并对仲裁权重和输入特征施加自适应扰动，融合各检测器的异常分数得到第三异常分数； S500：动态融合所述第一异常分数、第二异常分数和第三异常分数得到最终异常分数，将所述最终异常分数与预设阈值比较，输出检测结果； 所述协议感知加权对抗软对比机制包括： 根据样本所属的协议层级计算协议感知权重，将协议感知权重与流量表示向量间的余弦相似度相乘，得到协议感知相似度； 将流量表示向量输入分类器，根据输出预测分布的信息熵计算样本不确定性，基于不确定性对样本对分配动态对比权重； 在流量表示向量上叠加在有界范数约束内的对抗扰动； 基于协议感知相似度、动态对比权重和温度参数构建协议感知加权对抗软对比损失函数。

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