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龙图腾网获悉沈阳欣欣晶智计算机安全检测技术有限公司申请的专利基于人工智能的网络流量异常测评与预警方法和系统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：CN120223402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510407946.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于人工智能的网络流量异常测评与预警方法和系统是由文军日;李珂;金玉平;姚宇;李云鹏;吴镇林;王晓姣设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的网络流量异常测评与预警方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全测评技术领域，具体为基于人工智能的网络流量异常测评与预警方法和系统；本发明方法综合考虑IP地址的熵、端口号分布特征、协议流量占比、流量时间序列特征等多个维度的信息，并将这些特征映射为特征矩阵后通过生成布尔矩阵的方法获取初始检测值，根据初始检测值与第一数值的大小比对结果，执行不同的操作；当基于初始检测值判断不存在网络流量异常时，构建网络流量动态图结构并进行分割分析，获取不同节点之间的最短路径变化，进行路径变化偏离检测，从而进行网络流量异常判断，最后根据不同的流量异常等级采取不同网络异常预警的措施，提高了网络流量异常测评的智能性和准确性，以及网络异常预警的及时性和灵活性。

本发明授权基于人工智能的网络流量异常测评与预警方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的网络流量异常测评与预警方法，其特征在于，包括如下操作： S1、周期性获取预设时长范围内的边缘服务器的网络流量数据，网络流量数据包括源IP信息、目的IP信息、端口号信息和协议信息；网络流量数据经数据清洗处理，得到待处理网络流量数据； S2、基于待处理网络流量数据，获取IP地址的熵、端口号分布特征、协议流量占比、流量时间序列特征，映射为特征矩阵后，进行归一化处理，得到网络流量特征矩阵；基于生成布尔矩阵的方法，获取网络流量特征矩阵的初始检测值； 若初始检测值为第一数值，执行S3； 若初始检测值大于第一数值，则边缘服务器网络流量异常，基于网络流量特征矩阵，获取流量异常等级，根据流量异常等级进行相应网络异常预警； S3、基于待处理网络流量数据，构建若干个节点为源IP、目的IP、端口号和协议的网络流量动态图结构；将网络流量动态图结构按预设时间窗口进行分割，按照时间先后进行排列，得到若干个网络流量子图结构； 基于所有网络流量子图结构，获取源IP节点与目的IP节点的最短路径变化、源IP节点与协议节点的最短路径变化，端口号节点与协议节点的最短路径变化，经路径变化偏离检测，得到各自的路径偏离量； 若存在路径偏离量大于对应的路径偏离量阈值，则边缘服务器网络流量异常，基于所有路径偏离量，获取流量异常等级，根据流量异常等级进行相应网络异常预警。

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