清华大学徐恪获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于窗口特征的恶意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：CN115459947B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210923990.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于窗口特征的恶意流量检测方法及装置是由徐恪;李海斌;赵乙;李琦设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于窗口特征的恶意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窗口特征的恶意流量检测方法及装置，该方法包括：获取本次待检测网络流量数据；根据基于窗口的特征提取方法对本次待检测网络流量数据的特征值进行计算得到第一特征数据的特征向量，将特征向量满足预设条件的第二特征数据输入本次预先训练的流量检测模型进行数据类型判定，得到数据类型判定结果；根据数据类型判定结果确定本次待检测网络流量数据中的恶意流量数据。本发明实施的方案可以降低机器学习检测恶意流量的延迟，还可以减小机器学习训练和检测过程中对网络设备造成的开销，并且在降低检测延迟和开销的同时可以提高检测准确率，有助于提升机器学习模型在资源有限的网络设备中的易部署性。
本发明授权一种基于窗口特征的恶意流量检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于窗口特征的恶意流量检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取本次与DDoS恶意流量相关的N个特征属性的待检测网络流量数据；根据基于窗口的特征提取方法对所述本次待检测网络流量数据的特征值进行计算得到第一特征数据的特征向量，将所述特征向量满足预设条件的第二特征数据输入本次预先训练的流量检测模型进行数据类型判定，得到数据类型判定结果； 根据所述数据类型判定结果确定所述本次待检测网络流量数据中的DDoS恶意流量数据； 根据基于窗口的特征提取方法对本次待检测网络流量数据的特征值进行计算得到第一特征数据的特征向量；包括： 设定特征提取窗口为1秒钟，从特征提取窗口内的N个数据包中采样W个数据包，并从这W个数据包中计算所需的特征值，得到一个样本的特征向量FV；其中，每一个窗口内采样数据包所提取的特征生成一个样本。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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