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龙图腾网获悉杭州安恒信息技术股份有限公司申请的专利基于时序网络流量集成异常点和异常集群检测方法及装置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：CN117216660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202311180246.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于时序网络流量集成异常点和异常集群检测方法及装置是由陈俊君;梁艾青设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序网络流量集成异常点和异常集群检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了基于时序网络流量集成异常点和异常集群检测方法及装置，涉及网络安全领域，包括：对目标网络流量数据标注得到网络流量数据集；构建初始网络流量异常检测模型并训练；分别利用训练后异常检测模型的孤立森林算法和局部离群因子算法检测全局异常点和局部异常点；分别利用密度聚类算法和K均值聚类算法检测非球形簇异常集群和球形簇异常集群；根据异常点和异常集群确定初始模型参数的置信度权值并调整初始模型参数得到目标模型参数，以基于目标模型参数构建目标网络流量异常检测模型检测待检测网络流量。通过多种检测算法针对性地对网络流量异常点和异常集群进行检测，提高了复杂网络攻击场景时序网络流量异常检测的鲁棒性和泛化性。

本发明授权基于时序网络流量集成异常点和异常集群检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时序网络流量集成异常点和异常集群检测方法，其特征在于，包括： 采集当前场景的初始网络流量数据，并基于预设数据处理流程对采集到的所述初始网络流量数据进行预处理，以及利用数据标注工具对预处理后得到的目标网络流量数据进行标注得到当前场景的网络流量数据集； 根据预设异常检测算法构建初始网络流量异常检测模型，并利用所述网络流量数据集中的训练集训练所述初始网络流量异常检测模型得到训练后异常检测模型； 分别利用所述训练后异常检测模型的目标孤立森林异常检测算法和目标局部离群因子异常检测算法检测所述网络流量数据集的标签化数据中的网络流量数据的全局异常点和局部异常点，并根据所述全局异常点和所述局部异常点得到所述当前场景的网络流量异常点； 分别利用所述训练后异常检测模型的目标密度聚类算法和目标K均值聚类算法检测所述网络流量数据集的标签化数据中的网络流量数据集群的非球形簇异常集群和球形簇异常集群，以根据所述非球形簇异常集群和所述球形簇异常集群得到所述当前场景的网络流量异常集群； 根据检测出的所述网络流量异常点和所述网络流量异常集群确定所述初始网络流量异常检测模型的初始模型参数的置信度权值，并根据所述置信度权值基于预设模型调整规则调整所述初始网络流量异常检测模型的初始模型参数得到目标模型参数，以利用基于所述目标模型参数构建的目标网络流量异常检测模型检测待检测网络流量； 其中，所述根据检测出的所述网络流量异常点和所述网络流量异常集群确定所述初始网络流量异常检测模型的初始模型参数的置信度权值，并根据所述置信度权值基于预设模型调整规则调整所述初始网络流量异常检测模型的初始模型参数得到目标模型参数，包括： 根据检测出的所述网络流量异常点确定所述初始网络流量异常检测模型的F-beta值和混淆矩阵，以根据所述F-beta值和所述混淆矩阵确定所述初始网络流量异常检测模型的第一模型参数； 根据所述F-beta值和所述混淆矩阵确定所述初始网络流量异常检测模型的第一置信度权值，并根据所述第一置信度权值调整所述初始网络流量异常检测模型的初始模型参数得到第二模型参数； 根据检测出的所述网络流量异常集群确定所述初始网络流量异常检测模型的准确率、召回率、F1值以及聚簇轮廓系数，以确定所述初始网络流量异常检测模型的第三模型参数； 根据所述初始网络流量异常检测模型的准确率、召回率、F1值以及聚簇轮廓系数确定所述初始网络流量异常检测模型的第二置信度权值，并根据所述第二置信度权值调整所述初始网络流量异常检测模型的初始模型参数得到第四模型参数； 根据所述第一模型参数、所述第二模型参数、所述第三模型参数和所述第四模型参数确定目标模型参数； 相应的，所述利用基于所述目标模型参数构建的目标网络流量异常检测模型检测待检测网络流量，包括： 利用所述目标网络流量异常检测模型确定所述待检测网络流量的网络流量异常点和网络流量异常集群，并确定所述网络流量异常点的第一异常分数和所述网络流量异常集群的第二异常分数，以根据所述第一异常分数、所述第二异常分数、所述第一置信度权值和所述第二置信度权值确定所述待检测网络流量的目标异常分数。

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