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龙图腾网获悉东北大学申请的专利网络流量攻击检测模型的训练方法、系统及介质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：CN119966660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411960753.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权网络流量攻击检测模型的训练方法、系统及介质是由唐严;韩金澎;郁均涛;曾荣飞设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络流量攻击检测模型的训练方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种网络流量攻击检测模型的训练方法、系统及介质，包括：至少一个目标客户端获取目标攻击流量数据集；每个目标客户端通过预设数据增强模型对目标攻击流量数据集进行数据增强，并基于增强攻击样本集对目标本地网络流量攻击检测模型的参数进行更新；中心服务器利用预设聚合函数，计算聚合权重，以聚合至少一个第一参数以及参与训练的其他客户端的第二参数；每个客户端基于接收到的第三参数对本地网络流量攻击模型进行更新。通过上述方式，使得各个监管节点能够及时学习到检测出的新型网络流量攻击方式，大幅度提升各个监管节点网络流量攻击检测与防御的能力的同时，有效保护监管节点的数据隐私。

本发明授权网络流量攻击检测模型的训练方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种网络流量攻击检测模型的训练方法，其特征在于，应用于网络流量攻击检测系统，其中，所述网络流量攻击检测系统包括中心服务器和多个客户端，所述中心服务器与每个客户端通信连接，所述方法包括： 至少一个目标客户端获取目标攻击流量数据集，其中，目标客户端为受到攻击的客户端，所述目标攻击流量数据集包括未识别出攻击类型的攻击流量数据； 每个目标客户端通过预设数据增强模型对目标攻击流量数据集进行数据增强，得到增强攻击样本集，并基于增强攻击样本集对目标本地网络流量攻击检测模型的参数进行更新，得到第一参数，将第一参数和目标攻击流量数据集的第一数量发送至中心服务器； 中心服务器基于第一数量、参与训练的客户端的第二数量以及历史平均贡献度，利用预设聚合函数，计算每个客户端的聚合权重，并基于聚合权重，聚合至少一个第一参数以及参与训练的其他客户端的第二参数，生成第三参数；将第三参数发送至多个客户端； 每个客户端基于接收到的第三参数对本地网络流量攻击模型进行更新； 所述预设聚合函数为： 其中，上述G为聚合权重，上述B为往日轮次中更新本地模型参数的每个客户端的历史平均贡献度；上述x为目标攻击流量数据集中数据的第一数量；上述k为参与训练的客户端的第二数量。

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东北大学，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷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”。

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