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龙图腾网获悉北京长亭科技有限公司申请的专利一种基于PU-MIL的网络异常流量检测方法及装置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：CN119996076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510449733.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于PU-MIL的网络异常流量检测方法及装置是由张璇;樊一博;杨坤;刘美麟;王陶然;王刚;朱文雷;刘金钊;徐鹏志;崔勤;姚可;张嘉欢设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PU-MIL的网络异常流量检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PU‑MIL的网络异常流量检测方法及装置，涉及网络安全技术领域。方法包括：将含有多个数据包的网络数据流划分为含有多个示例的正包和未标注包；构建具有双组分损失函数的自动编码器模型；通过深度学习反向传播训练，迭代求解所述双组分损失函数的最小值，得到数据流级分类器和数据包级分类器；用数据流级分类器判别异常数据流，以及用数据包级分类器检测异常数据包。本发明通过引入一种基于正样本、未标注样本学习和多示例学习相结合的异常流量检测技术，能够在仅有少量已知异常样本和大量未标注数据的情况下，高效且准确地识别出网络中的异常流量。

本发明授权一种基于PU-MIL的网络异常流量检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于PU-MIL的网络异常流量检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 将含有多个数据包的网络数据流划分为含有多个示例的正包和未标注包；其中，每个示例对应一个数据包，所述正包为存在至少一个异常数据包的数据流，所述未标注包为没有任何类别标签的数据流； 构建具有双组分损失函数的自动编码器模型；其中，所述双组分损失函数包括第一组分损失函数和第二组分损失函数，所述第一组分损失函数用于计算全部未标注包的损失值，所述第二组分损失函数用于计算全部正包的损失值； 所述全部未标注包的损失值通过下式计算： ； ，其中； 其中，表示第一组分损失函数，表示多示例学习中的包级重构误差，表示包含个数据包的一个数据流，表示多示例学习中的示例级重构误差，表示全部数据流的个数，表示全部数据流集合； 所述全部正包的损失值通过下式计算： ； ； ； 其中，表示第二组分损失函数，表示数据流级分类器，表示数据包级分类器，表示的权重，表示包含个数据包的一个数据流，表示多示例学习中的示例级重构误差，表示异常数据流集合，表示正常数据流集合，取常数，和表示自动编码器的待学习的参量； 通过深度学习反向传播训练，迭代求解所述双组分损失函数的最小值，得到数据流级分类器和数据包级分类器； 用数据流级分类器判别异常数据流，以及用数据包级分类器检测异常数据包。

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