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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于动态数据平衡与生成的网络异常行为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：CN119622586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411758910.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于动态数据平衡与生成的网络异常行为检测方法是由辛阳;张煦;姚良威;商彦磊;张春勇设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态数据平衡与生成的网络异常行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于动态数据平衡与生成的网络异常行为检测方法，包括：获取原始网络流量数据，将原始网络流量数据输入动态异常数据平衡模型，获取增强数据集；基于异常数据平衡模型对原始网络流量数据进行标记，将标记好的数据进行选择性欠采样，调整正常数据与异常数据的比例，获取平衡数据集，根据平衡数据集，生成新的异常数据，并与平衡数据集合并，获取增强数据集；将所述增强数据集输入TimeDiT降噪模型进行去噪，获取降噪后的目标数据集，并输入LSTM‑Transformer加权训练模型进行网络异常行为检测，结合加权损失函数对目标数据集中的异常数据加权，获取检测结果。本发明能够提升网络流量异常行为检测效率和准确性。

本发明授权一种基于动态数据平衡与生成的网络异常行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态数据平衡与生成的网络异常行为检测方法，其特征在于，包括： 获取原始网络流量数据，将所述原始网络流量数据输入动态异常数据平衡模型，获取增强数据集； 获取所述增强数据集包括：对所述平衡数据集进行预处理；所述预处理包括：过滤、截断填充和归一化处理；将预处理后的平衡数据集输入FlowGAN子模型，生成新的异常数据，对所述新的异常数据与所述平衡数据集进行合并，获取增强数据集； 所述FlowGAN子模型包括：生成器，用于分析预处理后的平衡数据集中的真实数据分布，生成伪造数据；判别器，用于判断数据类别；所述类别包括：真实数据和伪造数据；训练对抗器，用于在所述判别器判断数据类别的过程中，引入强度控制扰动，计算所述真实数据和所述伪造数据之间的距离，控制所述伪造数据的异常强度，从而生成所述新的异常数据； 通过所述生成器和所述判别器的博弈的过程中，引入强度控制扰动，生成所述新的异常数据的公式为： 其中，Dx表示判别器对样本x属于真实数据分布pdata的概率输出，表示判别器对真实样本x的判断，DGz表示判别器对生成样本Gz属于真实数据的概率输出，表示判别器对生成样本Gz的判断，IntensityGz表示生成样本的异常强度， 表示生成样本Gz的异常强度与设定的目标强度s之间的差异，λ表示控制生成样本的真实性和异常强度控制之间的平衡； 基于所述异常数据平衡模型对所述原始网络流量数据进行标记，将标记好的数据进行选择性欠采样，调整正常数据与异常数据的比例，获取平衡数据集，根据所述平衡数据集，生成新的异常数据，并与所述平衡数据集合并，获取增强数据集； 将所述增强数据集输入TimeDiT降噪模型进行去噪，获取降噪后的目标数据集，并输入LSTM-Transformer加权训练模型进行网络异常行为检测，结合加权损失函数对所述目标数据集中的异常数据加权，获取检测结果。

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