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龙图腾网获悉国科大杭州高等研究院;中国科学院计算机网络信息中心申请的专利边界网关协议异常检测模型的训练方法、装置及计算机设备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：CN120768823B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511242274.6，技术领域涉及：H04L45/02；该发明授权边界网关协议异常检测模型的训练方法、装置及计算机设备是由单桂华;张谨绘;董禹;王镇远;田东设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本边界网关协议异常检测模型的训练方法、装置及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明涉及通信检测技术领域，公开了边界网关协议异常检测模型的训练方法、装置及计算机设备，本发明由于提取历史BGP数据对应的历史路由统计特征和历史图拓扑特征，并利用边界网关协议异常检测模型进行特征训练，在训练过程中计算历史异常检测结果与历史BGP数据之间的漂移检测分数，并结合漂移检测分数以漂移检测阈值作为参考基准自适应更新边界网关协议异常检测模型的多个参数值。因此，本发明即使面对网络环境动态变化而产生的BGP异常状况，也能够准确检测该BGP异常数据，并且还能够保证BGP异常数据异常检测的高效性。

本发明授权边界网关协议异常检测模型的训练方法、装置及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种边界网关协议异常检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取按照时间序列排布的历史BGP数据； 提取所述历史BGP数据对应的历史路由统计特征和历史图拓扑特征，所述历史路由统计特征和所述历史图拓扑特征，影响所述历史BGP数据在BGP网络中的动态变化； 融合所述历史路由统计特征和所述历史图拓扑特征，得到所述历史BGP数据对应的历史融合特征； 将所述历史融合特征输入至边界网关协议异常检测模型训练，得到所述历史BGP数据对应的历史异常检测结果，以及通过所述历史BGP数据得到对应的漂移检测分数，所述漂移检测分数以漂移检测阈值作为参考基准自适应更新所述边界网关协议异常检测模型的多个参数值； 其中，所述漂移检测分数，通过如下方式计算；利用降维算法对所述历史融合特征进行降维处理，得到二维空间向量；获取所述历史融合特征的维度数量、各维度第一散度值、所述二维空间向量的空间漂移距离和多个权重参数；根据所述二维空间向量、所述历史融合特征的维度数量、所述各维度第一散度值、所述二维空间向量的空间漂移距离和所述多个权重参数，计算所述历史BGP数据对应的漂移检测分数； 所述漂移检测分数参考基准的漂移检测阈值通过如下方式计算：获取灵敏度系数；根据所述灵敏度系数、所述历史BGP数据对应的漂移检测分数的平均值和所述历史BGP数据对应的漂移检测分数的标准差，计算当前时刻的所述历史BGP数据对应的漂移检测阈值和当前时刻的前一时刻的所述历史BGP数据对应的漂移检测阈值；获取平滑度系数；根据所述平滑度系数、所述当前时刻的所述历史BGP数据对应的漂移检测阈值和所述当前时刻的前一时刻的所述历史BGP数据对应的漂移检测阈值，计算作为所述漂移检测分数参考基准的漂移检测阈值。

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国科大杭州高等研究院;中国科学院计算机网络信息中心，其通讯地址为：310024 浙江省杭州市西湖区象山支弄1号；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”。

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