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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司;国网江苏省电力有限公司双创中心;国网江苏省电力有限公司申请的专利一种基于多视图的数据流量异常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：CN118869258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202410846310.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于多视图的数据流量异常检测方法及装置是由李冬华;顾春晖;陈璞;胥峥;陆烨;柏晶晶;杨浩然;唐雨玉;邱锡鑫;苏竟成;管伟设计研发完成，并于2024-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图的数据流量异常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多视图的数据流量异常检测方法及装置，方法包括：通过流量镜像将网络端口的数据流量导入检测装置中；对数据流量进行预处理，形成会话队列；对会话队列进行筛选，获得目标流量，对每个目标流量进行标记并生成对应的标签，将目标流量进行整合获得目标流量集合；基于目标流量集合进行多视图特征提取，获得多视图特征；提取多视图特征的初步表征；对初步表征进行筛选，获得表征矩阵；对不同视图的表征矩阵进行拼接，获得全局表征矩阵；将全局表征矩阵输入至多任务学习模型，输出对应于多个任务的异常检测结果；该方法能够很好地挖掘数据通信网络流量的深层次特征，实现对数据通信网络中存在的网络威胁的高精度检测。

本发明授权一种基于多视图的数据流量异常检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图的数据流量异常检测方法，其特征在于，包括： 通过流量镜像将网络端口的数据流量导入检测装置中； 对所述数据流量进行预处理，形成会话队列； 对所述会话队列进行筛选，获得目标流量，对每个所述目标流量进行标记并生成对应的标签，将所述目标流量进行整合获得目标流量集合； 基于所述目标流量集合进行多视图特征提取，获得多视图特征； 提取所述多视图特征的初步表征； 对所述初步表征进行筛选，获得表征矩阵； 对获得的表征矩阵进行拼接，获得全局表征矩阵； 将所述全局表征矩阵输入至多任务学习模型，输出对应于多个任务的异常检测结果； 基于所述目标流量集合进行多视图特征提取，获得多视图特征，包括： 对所述目标流量集合中的目标流量进行分片长度、包长分布以及标志位信息的特征提取，获得包级视图特征； 对所述目标流量集合中的目标流量进行包间时延、传输速率以及包数分布的特征提取，获得会话级视图特征； 对所述目标流量集合中的目标流量进行协议类型、协议字段以及协议版本的特征提取，获得协议级视图特征； 对所述目标流量集合中的目标流量进行IP地址、端口号以及设备带宽的特征提取，获得主机级视图特征； 提取所述多视图特征的初步表征，包括： 分别对所述包级视图特征、会话级视图特征以及主机级视图特征依次进行卷积处理、归一化处理以及线性整流，分别获得包级视图初步表征、会话级视图初步表征以及主机级视图初步表征； 对所述协议级视图特征进行One-Hot编码，并基于多层感知机进行特征提取，再通过归一化处理之后获得协议级视图初步表征； 基于注意力掩码机制对所述包级视图初步表征、会话级视图初步表征以及主机级视图初步表征进行筛选，获得包级表征矩阵、会话级表征矩阵以及主机级表征矩阵； 基于多头注意力机制对所述协议级视图初步表征进行筛选，获得协议级表征矩阵。

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