买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉成都安恒信息技术有限公司申请的专利云场景微服务间恶意流量分析检测方法、系统及存储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：CN117579367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202311626776.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权云场景微服务间恶意流量分析检测方法、系统及存储介质是由李亿伦;夏先宁;陈曦设计研发完成，并于2023-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本云场景微服务间恶意流量分析检测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了云场景微服务间恶意流量分析检测方法、系统及存储介质，采集微服务信息，根据唯一标识建立按时序排列的基线；获取一维时序数据，并构建正常样本的恶意请求流量；训练网络模型。本发明通过提取一维时序数据实现对离散数据进行整合，使得结果更加准确，减少了漏报与误报。本发明提取了协议特征、动作特征、请求特征、响应特征、恶意流量特性的特征和时间特征，利用了特定场景下数据的特征性对网络模型进行训练，本发明的网络模型检测的是所有流量中的一帧数据而非对流量数据进行分类；本发明利用矫正器结合服务进程环境对正常流量进行精准鉴别，利用负反馈的原理能够找到伪装正常流量的恶意行为，具有较好的实用性。

本发明授权云场景微服务间恶意流量分析检测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.云场景微服务间恶意流量分析检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：采集集群中的微服务信息，根据微服务的唯一标识建立按时序排列的基线； 步骤S2：分析流量并获取一维时序数据，并构建正常样本的恶意请求流量；所述一维时序数据包括协议、动作、发生时间、请求特征、响应特征和恶意流量特性； 步骤S3：采用步骤S2中的一维时序数据训练网络模型；具体包括： 步骤S31：将一维时序数据导入采样取样器进行预处理； 步骤S32：将采样特征输入矫正器，利用矫正器结合服务进程的环境参数对流量进行鉴别和拦截； 步骤S33：将协议特征、动作特征、发生时间特征、请求特征、响应特征和是否恶意流量特性的特征维度与时间维度组合成二维数组，将二维数组输入特征模型，特征模型对微服务间流量进行检查，并结合步骤S32中的输出结果计算得到该流量是否为恶意流量的01输出； 步骤S34：将步骤S31输出的一维时序数据特征与步骤S33的输出结果输入时间卷积模块进行处理，得到最终的流量检测模型；同时记录流量时序与频率并反馈给矫正器，形成负反馈； 步骤S4：将监测的数据输入训练后的网络模型得到恶意流量分析结果。

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成都安恒信息技术有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市自由贸易试验区成都高新区和乐二街150号3栋；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”。