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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司信息通信分公司;国网江苏省电力有限公司;东南大学申请的专利一种物联网流量采集与恶意流量分类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：CN119402266B 。

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：202411558370.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种物联网流量采集与恶意流量分类检测方法是由赵新建;程光;张颂;陈石;窦昊翔;宋浒;张玉健;徐晨维;吴子成;沈力设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物联网流量采集与恶意流量分类检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种物联网流量采集与恶意流量分类检测方法，包括：基于自适应确定的轮询休眠时长，利用数据平面开发套件获取物联网的网络流量；基于多重哈希策略和轮询负载策略对网络流量进行分流，得到负载均衡后的数据流；基于聚合更新策略对数据流的测量数据进行多包聚合处理，更新多级哈希表并生成流量重组数据包；对流量重组数据包进行恶意流量分类与检测，捕获恶意代码并生成对应的流量检测结果。本方案通过结合多重哈希策略和轮询负载策略对网络流量进行分流，在多核间实现负载均衡，提高多核处理器的利用率与性能；支持一站式进行恶意流量检测与恶意代码捕捉，无需使用蜜罐进行诱捕式的恶意代码捕捉，从而提升流量检测的效率和准确性。

本发明授权一种物联网流量采集与恶意流量分类检测方法在权利要求书中公布了：1.一种物联网流量采集与恶意流量分类检测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于自适应确定的轮询休眠时长，利用数据平面开发套件获取物联网的网络流量； 基于多重哈希策略和轮询负载策略对所述网络流量进行分流，得到负载均衡后的数据流； 基于聚合更新策略对所述数据流的测量数据进行多包聚合处理，更新多级哈希表并生成流量重组数据包； 对所述流量重组数据包进行恶意流量分类与检测，捕获恶意代码并生成对应的流量检测结果； 其中，所述轮询休眠时长的确定过程，包括： 调用预设卡尔曼滤波算法对所述网络流量的数据包速率进行预测，得到数据包预测速率； 初始化所述数据平面开发套件的滑动窗口，并利用所述滑动窗口内的所述数据包预测速率、轮询所需总时间、轮询时获取的数据包数、数据包处理时间、轮询次数以及轮询时从网卡队列获取数据包所需要的时间，确定出所述滑动窗口内的平均轮询休眠时长； 采用预设指数平滑法对所述平均轮询休眠时长进行调整，得到所述轮询休眠时长； 其中，所述轮询休眠时长表示为： 其中，分别表示第i次和第i+1次轮询的轮询休眠时长；表示平滑系数；表示所述平均轮询休眠时长，表示为： ； 其中，表示滑动窗口内每次轮询所需总时间的平均值；表示轮询时从网卡队列获取数据包所需要的时间；表示滑动窗口内每次轮询获取数据包数的平均值；表示处理每个数据包所需要的平均时间；表示滑动窗口内数据包预测速率的平均值； 所述基于多重哈希策略和轮询负载策略对所述网络流量进行分流，得到负载均衡后的数据流，包括： 调用预先配置的所述多重哈希策略对所述网络流量的数据包进行哈希计算，以将所述网络流量分配至对应的CPU处理核心； 按照预设周期内所述网络流量的收包速率、报文长度和最终转发速率，确定出所述网络流量对应的流负载值； 基于每个所述CPU处理核心处理的各所述网络流量以及对应所述网络流量的流负载值，确定出每个所述CPU处理核心的核负载值，并将所述核负载值和对应所述CPU处理核心的各所述网络流量的流负载值，存储至所述CPU处理核心对应的处理核流信息表中； 按照每个所述CPU处理核心的核负载值以及预设重负载阈值，对相应所述CPU处理核心进行分类； 按照每个所述CPU处理核心对应的核心分类结果和所述处理核流信息表，对所述CPU处理核心中的重负载处理核心进行负载迁移，从而得到负载均衡后的所述数据流； 其中，所述网络流量对应的流负载值表示为： ； 其中，表示网络流量对应的流负载值；表示预设周期t内网络流量的收包速率；表示网络流量的最终转发速率； 所述基于聚合更新策略对所述数据流的测量数据进行多包聚合处理，更新多级哈希表并生成流量重组数据包，包括： 调用预设SIMD指令集和预设多包聚合技术，将同一所述数据流中多个数据包的所述测量数据合并为同一个更新操作，并将生成的所述流量重组数据包保存为PCAP文件； 获取预先配置的所述多级哈希表，并按照所述更新操作将所述测量数据更新至所述多级哈希表。

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网江苏省电力有限公司信息通信分公司;国网江苏省电力有限公司;东南大学，其通讯地址为：210024 江苏省南京市鼓楼区北京西路20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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