宁波大学钮俊获国家专利权
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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利一种基于模型检测的网络流量时空特征挖掘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：CN116684911B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202310507508.X，技术领域涉及：H04W24/08；该发明授权一种基于模型检测的网络流量时空特征挖掘方法是由钮俊;袁浙科设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于模型检测的网络流量时空特征挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于模型检测的网络流量时空特征挖掘方法，包括：步骤S1，以每个蜂窝网络系统小区的宏基站为中心将每个蜂窝网络系统小区分别构建为六边形单元得到闭包空间；步骤S2，基于闭包空间和蜂窝流量数据构建得到多组网络空间模型，并根据每组网络空间模型对应的时空快照构建得到时空快照模型；步骤S3，基于Kripke结构，根据时空快照模型构建得到网络时空模型；步骤S4，为STMCP时空模型检测器添加多个时空性质规约；步骤S5，将网络时空模型输入至STMCP时空模型检测器中得到对应的网络流量异常特征挖掘结果。有益效果是本发明能够简化分析流程并精确寻找到网络流量异常特征。
本发明授权一种基于模型检测的网络流量时空特征挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型检测的网络流量时空特征挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，以每个蜂窝网络系统小区的宏基站为中心将每个所述蜂窝网络系统小区分别构建为六边形单元，并使两两相邻的所述六边形单元相接得到闭包空间；步骤S2，基于所述闭包空间和各所述蜂窝网络系统小区对应的蜂窝流量数据构建得到多组网络空间模型，每组所述网络空间模型分别对应一时空快照，并根据各所述时空快照的数据内容构建得到时空快照模型；步骤S3，基于Kripke结构，根据所述时空快照模型构建得到网络时空模型；步骤S4，获取STMCP时空模型检测器并为所述STMCP时空模型检测器添加多个时空性质规约；步骤S5，将所述网络时空模型输入至所述STMCP时空模型检测器中，并控制所述STMCP时空模型检测器基于各所述时空性质规约对所述网络空间模型进行检测得到对应的网络流量异常特征挖掘结果。
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