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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种在线漂移检测和自适应的可持续网络流量分类方法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：CN118764439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202410782700.4，技术领域涉及：H04L47/2441；该发明授权一种在线漂移检测和自适应的可持续网络流量分类方法是由刘敏瑶;王攀设计研发完成，并于2024-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种在线漂移检测和自适应的可持续网络流量分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种在线漂移检测和自适应的可持续网络流量分类方法，首先构建原始模型，完成流量数据工程和流量特征工程，并训练分类模型；然后进行漂移检测，通过漂移检测器检测网络流量数据是否发生漂移，若数据发生漂移，采集变化后的网络流量作为新数据，使用改进的旧知识蒸馏和偏差校正方法，进行数据漂移后的持续学习；最后，用调整后的新模型替代旧模型，完成网络流量数据漂移后模型自动检测和更新。本发明方法能够实时监测网络流量数据的变化，及时发现数据漂移的发生，并使用合适的更新策略快速适应新的数据分布，保持良好的性能；同时考虑数据选取和存储，减小了存储所有数据造成的资源浪费，提高了更新模型的实时性和灵敏度。

本发明授权一种在线漂移检测和自适应的可持续网络流量分类方法在权利要求书中公布了：1.一种在线漂移检测和自适应的可持续网络流量分类方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建原始模型：基于输入的网络流量数据，进行数据处理，完成流量数据工程和流量特征工程；并用处理后的流量数据训练分类模型，得到识别流量数据所属应用类别的原始模型； S2、漂移检测：基于训练好的原始模型，对不断输入的网络流量进行识别和流量分类；通过漂移检测器检测网络流量数据是否发生漂移，若数据发生漂移，启动模型更新； 所述漂移检测器基于改进的Beta分布的漂移检测，使用距离函数量化历史数据分布和新数据分布之间的差异，通过检测模型置信度分布变化检测漂移，包括如下子步骤： S2.1、对于新的数据样本i，获取特征向量Xi，计算当前模型对数据样本i的置信度si，将si添加到短期内存S中，其中S采用滑动窗口，N表示当前S的长度； S2.2、设置参数Δ，对S中从Δ到N-Δ的每个数据k，将S划分为两个子窗口Sa和Sb，Sa中为最新数据，s1﹕sk为Sb，sk+1﹕sN为Sa； 当达到触发漂移检测计算条件时，计算Sa和Sb中置信度的平均值，分别为ma和mb；当ma≤λ×mb时，搜索变化点，λ表示对变化的敏感性； S2.3、分别估算Sa和Sb的Beta分布参数αa,βa和αb,βb，计算对数似然比绝对值的和Pk，公式如下： 其中，si∈S，α,β0，是Beta分布的两个形状参数，α代表分布的形状，决定了概率密度函数的变化趋势；β代表分布的范围，决定了概率密度函数的宽度； 函数fsi|α,β为概率密度函数，公式如下： 函数Bα,β为Beta函数，用于归一化以确保总概率为1，公式如下： 其中，函数Γ表示Gamma函数，dsi为si的积分表示； S2.4、对Δ≤k≤N-Δ内所有的数据k，在达到触发漂移检测计算的条件后计算Pk，取Pk的最大值Pf，设置阈值Th为-logλ，若PfTh，判定为发生漂移，否则未发生漂移； S3、训练数据集成：检测到数据发生漂移后，采集变化后的网络流量作为新数据，重复步骤S1得到新训练数据集，并将上一次的训练数据作为旧数据样本，对旧数据样本进行样本选择，选取代表性的样本保留作为旧训练集，与新训练集合并，用于模型更新； S4、模型更新：利用步骤S3得到的训练数据集更新模型，通过微调的方式对模型进行调整，使用改进的旧知识蒸馏和偏差校正方法，进行数据漂移后的持续学习，包括如下子步骤： S4.1、进行模型微调，将神经网络模型输入层和隐藏层参数θc冻结，softmax层参数θf不冻结，并初始化新模型，使用偏差层对旧数据应用的分类概率分数进行修正，根据分类概率计算蒸馏损失Lossd，根据Lossd更新参数θf； S4.2、微调完成后，解冻参数θc，训练新模型，使用交叉熵损失作为分类损失Lossc，总损失结合蒸馏损失和分类损失，根据总损失更新模型参数θc和θf，总损失公式如下， 其中，C′为旧数据应用数，C为新旧数据总应用数： 更新模型参数θc和θf： S4.3、通过优化损失函数训练，得到新的能够识别新数据类别并减少灾难性遗忘的分类模型；用调整后的新模型替代旧模型，进行流量识别，并重复步骤S2持续进行漂移检测，完成网络流量数据漂移后模型自动检测和更新。

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