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龙图腾网获悉北京赋乐科技有限公司;厦门赋乐数智科技有限公司申请的专利一种基于LSTM的涉诈网络流量识别方法、服务器、程序产品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：CN119945789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510133836.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于LSTM的涉诈网络流量识别方法、服务器、程序产品及存储介质是由卢永强;王翔;袁振龙设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM的涉诈网络流量识别方法、服务器、程序产品及存储介质在说明书摘要公布了：一种基于LSTM的涉诈网络流量识别方法和服务器，应用于网络流量分析领域。在该方法中，通过网络流量采集设备实时采集原始流量数据，对每个通信地址提取通信特征数据和行为特征数据，基于特征匹配度和特征异常度采用自适应权重系数进行加权组合得到可疑度评分，并对超出预设可疑阈值的通信地址输出预警结果。实施本申请提供的技术方案，通过构建多层次的涉诈网络流量识别架构和闭环的特征评估机制，有效提高了对不断变化的涉诈通信行为的识别准确率。

本发明授权一种基于LSTM的涉诈网络流量识别方法、服务器、程序产品及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM的涉诈网络流量识别方法，其特征在于，包括： S201、通过网络流量采集设备实时采集包含通信地址、通信时间、协议类型和数据包大小的网络流量数据，得到待分析的原始流量数据； S202、对所述原始流量数据中每个通信地址在预设时间窗口内的数据进行统计分析，得到包含单位时间通信次数、平均数据包大小、目标地址数量和协议类型占比的通信特征数据； S203、利用LSTM网络对所述原始流量数据中每个通信地址按时间顺序排列的通信事件序列进行时序建模，得到表征通信行为时序变化规律的行为特征数据； S204、从历史特征库中获取已标记的涉诈团伙特征模板，计算所述通信特征数据和所述行为特征数据与所述特征模板的相似度，得到特征匹配度，具体包括：S306、从所述历史特征库中获取已标记的涉诈团伙特征模板，其中每个涉诈团伙特征模板包含通信特征模板和行为特征模板，所述通信特征模板包含单位时间通信次数、平均数据包大小、目标地址数量和协议类型占比的统计分布参数，所述行为特征模板包含目标地址切换规律、通信时间间隔变化趋势和数据包大小变化模式的特征向量；S307、分别计算所述通信特征数据与所述通信特征模板的马氏距离，以及所述行为特征数据与所述行为特征模板的动态时间规整距离，其中所述动态时间规整距离通过构建累积代价矩阵，在每个矩阵位置记录两个序列对应位置特征向量的欧氏距离，并采用动态规划方法寻找最小累积代价路径得到；S308、基于所述马氏距离和所述动态时间规整距离计算综合相似度，得到所述特征匹配度； S205、计算所述通信特征数据和所述行为特征数据与正常行为特征库中对应特征的偏差值，得到特征异常度； S206、基于所述特征匹配度和所述特征异常度，采用自适应权重系数进行加权组合，得到可疑度评分，其中所述自适应权重系数根据历史预警准确率动态调整，具体包括：S310、对历史预警数据中的每条记录计算特征匹配度和特征异常度对预警结果的区分贡献，其中所述区分贡献通过计算所述特征匹配度和所述特征异常度在准确预警样本和误报样本中的分布差异得到；S311、基于所述区分贡献构建特征重要性评分模型，计算所述特征匹配度和所述特征异常度的初始权重系数，权重系数之和为1；S312、在每轮预警结果验证后，将新增的准确预警样本加入特征重要性评分模型，实时更新所述区分贡献，并对所述权重系数进行动态调整；S313、采用更新后的权重系数对所述特征匹配度和所述特征异常度进行加权求和，得到所述可疑度评分； S207、对所述可疑度评分超出预设可疑阈值的可疑通信地址对应的通信特征数据和行为特征数据，选取与其匹配度最高的涉诈团伙特征模板中的团伙特征描述，输出包含可疑通信地址、团伙可疑等级和所述团伙特征描述的第一预警结果。

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