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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利一种基于迁移主动学习的轻量化流量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：CN120200861B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510686470.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于迁移主动学习的轻量化流量检测方法是由霍跃华;梁维;陈君瀚设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移主动学习的轻量化流量检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及恶意流量检测技术领域，提供了一种基于迁移主动学习的轻量化流量检测方法。该方法中，基于目标域流量包构建选择样本集和测试样本集，并从选择样本集中随机选择样本构建第一标记样本集，其余样本构建未标记样本集；在第一训练周期中，循环训练基于源域流量包预训练生成的且迁移至目标域的恶意流量检测模型，直至恶意流量检测模型在测试样本集上的模型指标满足第一条件，将第一标记样本集中的训练样本迁移至第二标记样本集；在第二训练周期中，对第一训练周期训练后的恶意流量检测模型的模型参数进行循环更新，直至恶意流量检测模型在测试样本集上的模型指标满足第二条件，通过训练完成的恶意流量检测模型进行恶意流量检测。

本发明授权一种基于迁移主动学习的轻量化流量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移主动学习的轻量化流量检测方法，其特征在于，包括： 基于目标域Pcap流量包构建选择样本集和测试样本集，并从选择样本集中随机选择多个训练样本构建第一标记样本集，其余样本构建未标记样本集； 在第一训练周期中，循环训练基于源域Pcap流量包预训练生成的且迁移至目标域的恶意流量检测模型，直至恶意流量检测模型在测试样本集上的模型指标满足第一条件，将第一标记样本集中的训练样本迁移至第二标记样本集； 在第一训练周期的单个循环周期：基于第一标记样本集训练后的恶意流量检测模型从未标记样本集中通过熵采样获取一批次的未标记样本对第一标记样本集和未标记样本集分别进行更新，并用更新后的第一标记样本集训练恶意流量检测模型；其中，恶意流量检测模型是恶意流量检测模型的轻量化模型； 在第二训练周期中，对第一训练周期训练后的恶意流量检测模型的模型参数进行循环更新，直至恶意流量检测模型在测试样本集上的模型指标满足第二条件，通过训练完成的恶意流量检测模型进行恶意流量检测； 在第二训练周期的单个循环周期：基于恶意流量检测模型从更新后的未标记样本集中通过置信度采样获取一批次的未标记样本对第二标记样本集进行更新，并用更新后的第二标记样本集训练恶意流量检测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国矿业大学(北京)，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路丁11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。