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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利一种基于设备类型的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：CN114445671B 。

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：202111581477.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于设备类型的异常流量检测方法及装置是由喻灵婧;李侗格;刘庆云设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于设备类型的异常流量检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于设备类型的异常流量检测方法及装置，包括：构建设备mac地址和设备类型之间的映射关系；提取待检测流量中的设备mac地址，并基于所述映射关系，选取相应设备类型的异常流量检测模型；将所述待检测流量的流量特征输入相应设备类型的异常流量检测模型，得到异常流量检测结果。本发明能够自动化的识别产生流量的设备类型，并将其输入到与其设备类型绑定的异常流量检测模型中进行检测，更加及时、准确的发现网络中设备被攻击的状态，并进行警报。

本发明授权一种基于设备类型的异常流量检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于设备类型的异常流量检测方法，其步骤包括： 构建设备mac地址和设备类型之间的映射关系； 提取待检测流量中的设备mac地址，并基于所述映射关系，选取相应设备类型的异常流量检测模型，其中通过以下步骤获取所述异常流量检测模型： 将该相应设备类型的正常流量训练集作为训练样本； 将稀疏自编码器所使用的l1范式参数编码作为遗传空间的染色体，并使用稀疏自编码器训练过程中的均方误差作为适应度，以适应度最小为目标寻找最优l1范式参数；其中，所述将稀疏自编码器所使用的l1范式参数编码作为遗传空间的染色体，并使用稀疏自编码器训练过程中的均方误差作为适应度，以适应度最小为目标寻找最优l1范式参数，包括： 计算使用种群中每一染色体作为l1范式参数时，稀疏自编码器训练过程中的均方误差，并将该均方误差作为适应度；其中i为染色体编号，t为繁殖轮数，t≤T，T为总繁殖轮数； 根据所述适应度计算本轮繁殖中每个染色体作为下一代父母的概率，并在该染色体作为下一代父母的情况下，基于该染色体进行交叉和变异，来生成下一代的染色体其中，所述交叉是指对两个相互配对的染色体按照固定两个位置相互交换基因来形成两个新的染色体，所述变异是指对染色体的固定位置以一概率进行变异来形成新的染色体； 在t＝T的情况下，根据最小的适应度得到最优l1范式参数； 基于最优l1范式参数对稀疏自编码器进行正则化，以获取异常流量检测模型； 将所述待检测流量的流量特征输入相应设备类型的异常流量检测模型，得到异常流量检测结果。

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