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龙图腾网获悉陕西志成新业网络技术有限公司申请的专利基于大数据的网络异常感知检测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：CN121077817B 。

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：202511606336.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于大数据的网络异常感知检测方法及系统是由徐辉设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的网络异常感知检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据的网络异常感知检测方法及系统，涉及网络安全技术领域，该方法的步骤包括：实时采集网络参数、任务参数以及行为参数，并归一化构建成若干参数序列，通过预设的第一约束和第二约束，将若干参数序列划分成若干个候选组；基于各候选组，分析组内参数序列的异常关联程度，计算各候选组的异常关联得分，并基于异常关联得分将候选组划分为一级响应池和二级响应池；针对一级响应池中的候选组，若二级响应池中的各候选组检测资源确定时，结合异常关联得分，选择剩余检测资源触发感知评估任务；针对二级响应池中的候选组，执行异常响应策略；本发明提高了网络异常感知的检测速率和检测资源的利用率。

本发明授权基于大数据的网络异常感知检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的网络异常感知检测方法，其特征在于，所述方法包括： 实时采集网络参数、任务参数以及行为参数，并归一化构建成网络参数序列、任务参数序列以及行为参数序列，通过预设的第一约束和第二约束，将若干参数序列划分成若干个候选组； 基于各候选组，分析组内参数序列的异常关联程度，计算各候选组的异常关联得分，并基于异常关联得分将候选组划分为一级响应池和二级响应池； 其中，分析组内参数的异常关联程度，计算各候选组的异常关联得分，包括： 基于候选组提取评估指标，包括：成功匹配次数和时间偏差； 基于成功匹配次数获取异常匹配率；基于时间偏差获取时序偏差系数； 对时序偏差系数转换分析，获得时序偏差正向值，并结合异常匹配率，通过加权求和，获得异常关联得分； 针对一级响应池中的候选组，若二级响应池中的各候选组检测资源确定时，结合异常关联得分，选择剩余检测资源触发感知评估任务；针对二级响应池中的候选组，执行异常响应策略； 其中，结合异常关联得分，选择剩余检测资源触发感知评估任务，包括： 待二级响应池内所有候选组的检测资源分配确定后，针对一级响应池内所有候选组，采用剩余检测资源提取组内参数序列的异常模式，且异常模式表征为网络类、攻击类或行为类的至少一种； 基于异常模式、异常关联得分以及异常持续时间构成第一三元组，并标记为范围分析组；基于异常模式、异常关联得分以及异常参数序列的数量构成第二三元组，并标记为强度分析组；通过当前测算周期中出现异常模式的范围分析组和强度分析组分别构成范围分析空间和强度分析空间； 将当前测算周期范围分析组在范围分析空间的标准分标记为第一评估分； 将当前测算周期强度分析组在强度分析空间的标准分标记为第二评估分； 将第一评估分和第二评估分加权求和，获得综合评估指数；按照综合评估指数批量排序，判定网络调度程度，基于网络调度程度匹配预设的资源分配规则，且资源分配规则至少包括：若判定为三级调度程度，则将对应的候选组汇总至二级响应池中； 其中，执行异常响应策略，包括： 对二级响应池的检测资源分类量化，得到资源向量R：R=[r1，r2，……，rm]，其中m为检测资源的类型数，包括流量过滤线程数、端口状态管控算力以及IP路由隔离带宽，ri表示第i类检测资源的量化值，i的取值范围为[1，m]； 将汇总至二级响应池以及二级响应池的所有候选组作为样本集，通过预设感知检测模型，训练输出未来N个时刻的异常模式，并作为样本标注；训练过程中，以量化资源向量的最小资源需求为目标函数，获得初始化的策略编码；采用粒子群优化算法迭代优化策略编码，将适应度最高的策略编码输出作为异常响应策略；其中，最小资源需求为对流量过滤线程数最小化、对端口状态管控算力最小化以及对IP路由隔离带宽最小化。

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