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龙图腾网获悉中邮建技术有限公司申请的专利基于多层级安全管控体系的网络流量分析和入侵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：CN120880795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511383663.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于多层级安全管控体系的网络流量分析和入侵检测方法是由郭培虎;林超;张峰;陆震;袁诗玮;张宗凯设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层级安全管控体系的网络流量分析和入侵检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多层级安全管控体系的网络流量分析和入侵检测方法，涉及物联网和网络安全技术领域。包括对网络流量数据进行数据包采集并提取数据包的关键属性进行缓存；对缓存数据包进行数据清洗，获得待检测数据；对待检测数据进行异常检测；当检测到攻击流量时，将攻击流量存储至数据库中并进行告警处理；本发明通过网络流量分析优化了系统的性能、提高了传输质量的可信度；通过构建实时检测框架，不仅减少了相关的时序开销，还大大增强了检测能力，避免了预测模型在性能方面表现不佳的情况，解决了其在处理复杂网络环境中有效性的问题。

本发明授权基于多层级安全管控体系的网络流量分析和入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.基于多层级安全管控体系的网络流量分析和入侵检测方法，其特征在于，包括： 对网络流量数据进行数据包采集并提取数据包的关键属性进行缓存； 对缓存数据包进行数据清洗，获得待检测数据； 对待检测数据进行异常检测； 结合质量阈值总结算法、BUS算法、K‑means算法和数据汇总算法进行质量阈值设置，对待检测数据进行优化并聚类，获得汇总数据： 通过K‑means算法对待检测数据进行初始聚类，获得待检测数据的初始质心集； 通过引入时间间隔的质量阈值总结算法并结合初始质心集对待检测数据进行聚类，获得高质量的数据子集； 通过BUS算法对高质量的数据子集进行用于保留高增益低损失的数据特征的常规模式压缩，获得初级压缩摘要，包括：提取高质量的数据子集中的封闭频繁项集，构建候选集，候选集=封闭频繁项集高质量的数据子集； 从候选集中选择候选项，计算候选项的压缩增益，当所述压缩增益大于增益阈值时，记录该候选项至增益候选集中，计算增益候选集的候选项的信息损失； 按照信息损失对增益候选集的候选项进行降序排序，选择首位候选项作为最佳候选记录在当前总结集中并更新候选集，所述更新候选集包括将最佳候选删除，直到当前总结集的总结数量等于预设的总结数量，输出当前总结集作为初级压缩摘要； 通过数据汇总算法对初级压缩摘要进行非常规模式补充，形成双通道压缩的完整摘要，获得汇总数据，包括：按照信息损失对增益候选集的候选项进行升序排序，选择首位候选项作为最佳候选记录在当前总结集中并更新候选集，所述更新候选集包括将最佳候选删除，直到当前总结集的总结数量等于预设的总结数量，输出当前总结集作为反向压缩摘要； 将初级压缩摘要和反向压缩摘要合并，形成双通道压缩的完整摘要，获得汇总数据； 提取历史网络流量数据集，将阈值相关算法、遗传算法和粒子群算法组合提取历史网络流量数据集的异常特征子集，第一阶段使用MLP、KNN、DT和RF机器学习框架分别对提取的异常特征子集进行分析，检测网络流量数据的类型，当所述类型为恶意流量时，触发第二阶段；在第二阶段使用投票分类器和CatBoost两种集成学习机制分别识别攻击的性质；将检测效果最佳的第一阶段和第二阶段对应的分类器集成构建实时检测框架； 将汇总数据输入至实时检测框架，输出汇总数据的类型，当汇总数据的类型为恶意流量时，同时输出汇总数据的攻击性质，将汇总数据的类型和攻击性质附加在汇总数据上，形成攻击流量； 当检测到攻击流量时，将攻击流量存储至数据库中并进行告警处理。

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