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龙图腾网获悉南京汇舟通桥信息技术有限公司申请的专利基于深度学习的网络流量异常监测及预警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：CN120050195B 。

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：202510200675.9，技术领域涉及：H04L41/149；该发明授权基于深度学习的网络流量异常监测及预警方法及系统是由曹亚纬设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的网络流量异常监测及预警方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了基于深度学习的网络流量异常监测及预警方法及系统，涉及网络安全领域。本申请采集目标网络流量并进行预处理，生成序列化的流量数据；将流量数据输入具备稀疏注意力机制的长序列Transformer变体模型，对流量数据的时序依赖与全局上下文特征进行表征，生成第一特征表示；将第一特征表示输入胶囊神经网络，通过胶囊单元的动态路由机制获取多层级深度特征表示；对多层级深度特征表示进行异常判定，生成异常判定结果，并基于异常判定结果，生成预警信息。该方法在长序列环境下兼顾计算效率与全局依赖，能提高复杂攻击的识别准确度，适用于大规模网络流量的实时防护。

本发明授权基于深度学习的网络流量异常监测及预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的网络流量异常监测及预警方法，其特征在于，包括： 采集目标网络流量并进行预处理，生成序列化的流量数据； 将所述流量数据输入具备稀疏注意力机制的长序列Transformer变体模型，对所述流量数据的时序依赖与全局上下文特征进行表征，生成第一特征表示； 将所述第一特征表示输入胶囊神经网络，通过胶囊单元的动态路由机制获取多层级深度特征表示； 对所述多层级深度特征表示进行异常判定，生成异常判定结果，并基于所述异常判定结果，生成预警信息；其中，所述异常判定结果包括：异常分数和类别标签； 所述生成第一特征表示包括： 将所述序列化的流量数据划分为若干大小相等的块； 在每个块内对序列元素执行局部注意力计算，获得局部注意力得分； 随机选取部分元素作为全局连接令牌，使相邻块之间建立全局注意力关联，获得全局注意力得分； 基于所述局部注意力得分与全局注意力得分构建注意力矩阵，对流量数据进行多层编码，生成所述第一特征表示； 所述通过胶囊单元的动态路由机制获取多层级深度特征表示包括： 在胶囊网络的低层设置若干协议胶囊，用于基于所述第一特征表示生成不同协议相关的初始激活向量； 在胶囊网络的高层设置若干攻击阶段胶囊，并在动态路由的过程中接收由所述协议胶囊经迭代后输出的更新向量；其中，所述更新向量为协议胶囊在动态路由迭代中根据所述初始激活向量及高层反馈生成的激活向量，用于向所述攻击阶段胶囊传递协议相关特征； 将所述攻击阶段胶囊分别用于表征不同的异常阶段特征；所述异常阶段特征包括：扫描、漏洞利用、横向移动以及数据外传； 在高层胶囊的输出端生成多层级深度特征表示。

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