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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司信息通信分公司申请的专利一种基于蜜洞的异常流量检测与响应方法及系统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：CN121098638B 。

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：202511642915.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于蜜洞的异常流量检测与响应方法及系统是由曹娜;范瑞祥;邱日轩;罗志远;蔡沛婧;黄春娇设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于蜜洞的异常流量检测与响应方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于蜜洞的异常流量检测与响应方法及系统，方法包括：在目标网络核心数据路径两侧分别部署第一类监测节点采集伪装服务流量和第二类监测节点采集实时业务流量；对两类流量进行预处理，生成统一结构的第一、第二流量特征集；通过决策树模型对特征集进行可靠性检测，筛选可靠流量特征数据；利用特化训练的神经网络模型预测流量异常概率及攻击类型，生成威胁评分和实时检测结果；当检测到高置信度异常流量时，触发自动化防御措施，并将异常特征及响应结果反馈至决策树和神经网络模型进行迭代优化。本发明通过双路径流量协同分析与模型动态优化，显著降低误报率，提升对隐蔽攻击的实时检测与响应能力。

本发明授权一种基于蜜洞的异常流量检测与响应方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于蜜洞的异常流量检测与响应方法，其特征在于，包括： 在目标网络环境中，沿核心数据路径的一侧设置第一类监测节点采集引诱攻击者访问的伪装服务流量；沿核心数据路径另一侧的通信路径设置第二类监测节点采集正常业务链路的实时流量； 对所述伪装服务流量和所述实时流量进行预处理后，根据所述伪装服务流量和所述实时流量分别生成第一流量特征集和第二流量特征集； 调用预设的决策树模型，对所述第一流量特征集和所述第二流量特征集均进行可靠性检测判断，获得可靠流量特征数据； 对神经网络模型进行特化训练，生成训练好的异常检测神经网络模型； 将所述可靠流量特征数据输入异常检测神经网络模型，预测所述伪装服务流量和所述实时流量的异常概率及攻击类型，输出实时检测结果，并生成威胁评分； 对所述实时检测结果进行判断，若所述实时检测结果存在高置信度异常流量时，启动自动化防御措施，并将检测到的所述异常流量的特征及响应结果反馈至所述决策树模型和所述异常检测神经网络模型，所述决策树模型与所述异常检测神经网络模型进行优化迭代。

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