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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种恶意流量检测方法、系统、装置及存储介质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：CN116599683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211061332.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种恶意流量检测方法、系统、装置及存储介质是由王禹博;徐小龙设计研发完成，并于2022-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种恶意流量检测方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种恶意流量检测方法、系统、装置及存储介质，属于网络流量分析和网络空间安全应用的技术领域，方法包括：获取待检测的流量统计信息，对流量统计信息进行格式预处理得到样本向量；将样本向量输入到预训练好的神经网络部分框架搜索网络模型中，得到预测向量；预测向量中包含多个预测值，每个预测值中包含自身的分类标签，选取最大预测值的分类标签作为最终分类标签，若最终分类标签为恶意，则流量统计信息对应的流量为恶意流量，否则为非恶意流量；无需进行手动特征设计即可判断所述流量的类别；通过使用较为轻量化的模型，计算量减小，能够部署在边缘计算节点，增强了特征提取能力与实用性，克服了精度不足与普适性不够的问题。

本发明授权一种恶意流量检测方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种恶意流量检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的流量统计信息，对流量统计信息进行格式预处理得到样本向量； 将样本向量输入到预训练好的神经网络部分框架搜索网络模型中，得到预测向量； 预测向量中包含多个预测值，每个预测值中包含自身的分类标签，选取最大预测值的分类标签作为最终分类标签，若最终分类标签为恶意，则流量统计信息对应的流量为恶意流量，否则为非恶意流量； 所述神经网络部分框架搜索网络模型包括依次连接的线性投影层、多头自注意力机制和位置编码层、神经网络部分框架搜索层和分类层，多头自注意力机制和位置编码层包括多头自注意力机制和基于二维高斯分布的部分可学习位置编码，在神经网络部分框架搜索网络模型中，通过线性投影层的多线性多维投影机制对样本向量进行升维，使一维的样本向量转换为二维矩阵，通过基于二维高斯分布的部分可学习位置编码对二维矩阵进行位置信息的嵌入，然后基于多头自注意力机制对二维矩阵进行自注意力计算，通过神经网络部分框架搜索层中的神经网络部分框架搜索进行最优网络体系结构的寻找，得到主干卷积神经网络，通过主干卷积神经网络对自注意力处理，得到预测特征向量，最后通过分类层对预测特征向量进行分类，输出预测向量； 神经网络部分框架搜索层中预先构建了一个网络体系结构搜索空间，主干卷积神经网络是从所述网络体系结构搜索空间中进行搜索得到的最优网络体系结构； 主干卷积神经网络由神经单元堆叠多次，然后连接一个平均池化层组成，神经单元包括正常单元和还原单元，正常单元是保持特征张量空间分辨率的单元，还原单元是将空间分辨率除以2并将过滤器数量乘以2的单元；将位于总深度13和23的神经单元设置为还原单元，其他神经单元为正常单元，所有正常单元共享相同的结构，所有还原单元分别共享相同的结构；最后一个神经单元连接所述平均池化层。

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