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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于分流策略的增量流量恶意检测方法及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：CN119182552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411038121.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于分流策略的增量流量恶意检测方法及系统是由宣琦;帅武;王磊;彭松涛;俞山青;阮中远设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分流策略的增量流量恶意检测方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于分流策略的增量流量恶意检测方法及系统，其方法包括：S1：采集网络流量并进行预处理；S2：构建基础多分类器，用于实现对当前阶段所见恶意行为的准确识别；S3：通过随机采样策略提取少量样本，作为实现分流策略的基础；S4：训练堆叠模型元分类器；S5：训练新旧数据二元分类器；S6：使用分流策略模型检测网络流量中的恶意流量。本发明将网络流量转化为精简的数据表示，使用多头注意力机制捕获会话流量中数据包间丰富的时空特性，在每个增量步骤训练较高精度的基础多分类模型，并基于此构建基于分流策略的恶意流量检测增量学习模型。

本发明授权一种基于分流策略的增量流量恶意检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分流策略的增量流量恶意检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：采集初始阶段网络流量数据并进行预处理，将所采集的数据按照源IP地址、目的IP地址、源端口号、目的端口号和传输层协议号的五元组、会话级流量格式进行拆分，并将会话数据中的包进行对齐并转化为3D图像格式的样本表示； S2：设计基于数据时空特征的网络流量多分类模型，利用3D-CNN模型配合多头注意力机制构建基础多分类器，使用步骤S1采集的网络流量训练初始阶段基础多分类器，再随机保留部分样本表示； S3：在新的增量阶段采集新类别网络流量数据，并采用步骤S1的方法处理数据，再使用步骤S2设计的模型训练新的基础多分类器，将之前阶段训练的多分类器用作旧分类器，能被其分类的类别视作旧类别； S4：在当前阶段分类器训练完成之后，从当前阶段所见的网络流量数据表示中随机取出少量样本并保留，训练能够区分新类别数据和旧类别数据的新旧数据二元分类器，然后将所有旧分类器进行策略堆叠，支撑前期所有旧异常类别的检测； S5：使用所述S3得到的旧类别数据，训练一个元分类器将增量步骤之前训练的旧分类器进行堆叠，根据每个旧分类器输出的特征向量训练元分类器，通过元分类器来拟合堆叠多个旧分类器，使其具有区分所有旧类别的能力； S6：使用所述S3得到的旧类别数据和当前阶段所见的新类别流量数据训练能够区分新旧数据的二元分类器； S7：重复步骤S3-S6，完成增量学习阶段； S8：设计基于分流策略的增量流量恶意检测方法识别网络中的恶意流量。

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