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！

龙图腾网获悉上海交通大学宁波人工智能研究院申请的专利一种基于对抗掩码的网络流量异常检测系统与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：CN115589329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211391596.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于对抗掩码的网络流量异常检测系统与方法是由张一航;黄晓霖;杨根科;褚健设计研发完成，并于2022-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗掩码的网络流量异常检测系统与方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗掩码的网络流量异常检测系统与方法，涉及网络流量异常检测领域，所述系统包括上游的前置模型和下游的分类检测模型；前置模型包括对抗掩码生成模块、编码器网络、特征向量评估模块和掩码向量评估模块；分类检测模型包括训练过的编码器网络，以及分类器。所述方法包括：步骤1、对原始数据集进行数据预处理；步骤2、构建对抗掩码生成模块；步骤3、应用预先设计的对抗攻击算法，对训练数据集中的每一个原始样本生成一个相应的对抗样本；步骤4、完成编码器网络以及特征向量评估模块和掩码向量评估模块的训练；步骤5、将分类器连接在编码器网络后面，且仅对分类器进行训练，得到最终的分类模型。

本发明授权一种基于对抗掩码的网络流量异常检测系统与方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗掩码的网络流量异常检测系统，其特征在于，所述系统包括上游的前置模型和下游的分类检测模型； 其中，所述前置模型包括对抗掩码生成模块、编码器网络、特征向量评估模块和掩码向量评估模块；在上游的所述前置模型中，将对所述编码器网络进行训练； 所述分类检测模型包括训练过的所述编码器网络，以及分类器；在保证所述编码器网络的权重不变的情况下仅对所述分类器进行训练，得到最终的分类模型；所述分类模型对测试数据集进行分类预测； 所述对抗掩码生成模块接收由原始样本组成的原始数据集，生成远离输入的所述原始样本的流形的对抗样本； 所述编码器网络接收所述对抗掩码生成模块生成的所述对抗样本，借助于深层神经网络的非线性特征提取能力，从人为设置的代理任务中提取所述对抗样本中的隐含特征； 所述特征向量评估模块连接所述编码器网络，将所述隐含特征还原成与所述原始样本一样维度的特征形式，并利用重构误差来衡量所述对抗样本与所述原始样本之间的距离； 所述掩码向量评估模块同样连接所述编码器网络，预测潜在特征的位置； 所述对抗掩码生成模块包括一个自动编码器，所述自动编码器又包括一个编码器和一个解码器，将输入的所述原始样本通过所述编码器得到潜在特征，再利用所述解码器将所述潜在特征还原为和所述原始样本的维度一样的重构样本，所述重构样本即所述对抗样本。

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上海交通大学宁波人工智能研究院，其通讯地址为：315012 浙江省宁波市海曙区南门街道南站西路29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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。