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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种小样本恶意流量检测方法、装置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：CN116318778B 。

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：202211527530.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种小样本恶意流量检测方法、装置及存储介质是由林夕;伍军;周柯;申小朋设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小样本恶意流量检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向边缘智能网络的小样本恶意流量检测方法、装置及存储介质，其中方法包括：从已知物联网网络活动中收集并标记网络流量；对网络流量进行预处理和特征提取，并划分为选举集和辅助集；构建基于三重网络的度量学习模型，模型的输入为三元组，输出为嵌入层中特征向量的欧式距离；基于选举集和辅助集生成训练三元组；利用训练三元组，基于对比距离损失度量区分相似和不相似的样本对，对度量学习模型进行训练；将实时网络流量样本与恶意节点网络流量支撑样本对进行组合生成检测三元组，利用度量学习模型，实现未知恶意活动网络流量的检测。与现有技术相比，本发明具有检测准确率高等优点。

本发明授权一种小样本恶意流量检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面向边缘智能网络的小样本恶意流量检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 从已知物联网网络活动中收集并标记网络流量，所述网络流量包括良性节点的正常活动网络流量和恶意节点的恶意活动网络流量，所述标记网络流量将网络流量标记为正常类别和多种不同的恶意类别； 对网络流量进行预处理和特征提取，并划分为选举集和辅助集； 构建基于三重网络的度量学习模型，所述度量学习模型的输入为三元组，输出为嵌入层中特征向量的欧式距离，用于实现恶意流量检测； 基于选举集和辅助集生成训练三元组； 利用训练三元组，基于对比距离损失度量区分相似和不相似的样本对，对度量学习模型进行训练； 将实时网络流量样本与恶意节点网络流量支撑样本对进行组合生成检测三元组，利用训练完成的度量学习模型，实现未知恶意活动网络流量的检测； 其中，所述支撑样本对的构建方法为：由未知恶意节点的K-shot网络流量样本和已知恶意节点的K-shot网络流量样本构建支撑集，支撑集中的每个样本与一个正常类别的流量样本组合构建支撑样本对，其中，K的取值是预设的，代表支撑集样本个数。

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，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800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”。

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