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龙图腾网获悉江南信安(北京)科技有限公司申请的专利一种基于树神经网络的网络节点异常的检测方法及装置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：CN119071033B 。

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：202411090995.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于树神经网络的网络节点异常的检测方法及装置是由王潇;李海亮;王彤设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于树神经网络的网络节点异常的检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于树神经网络的网络节点异常的检测方法及装置，包括：获取待检测网络在预定时间段内的网络流量信息；根据所述待检测网络的多个网络节点，构建所述待检测网络的树形结构；根据预定时间段内的网络流量信息以及所述树形结构，构建所述待检测网络的树神经检测模型；以及获取所述待检测网络在待检测时刻的网络流量信息，输入至所述树神经检测模型，检测所述待检测网络的多个网络节点中存在恶意流量的网络节点。

本发明授权一种基于树神经网络的网络节点异常的检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于树神经网络来检测网络节点的方法，其特征在于，包括： 获取待检测网络在预定时间段内的网络流量信息； 根据所述待检测网络的多个网络节点，构建所述待检测网络的树形结构； 根据预定时间段内的网络流量信息以及所述树形结构，构建所述待检测网络的树神经检测模型；以及 获取所述待检测网络在待检测时刻的网络流量信息，输入至所述树神经检测模型，检测所述待检测网络的多个网络节点中存在恶意流量的网络节点； 其中，根据预定时间段内的网络流量信息以及所述树形结构，构建所述待检测网络的树神经检测模型，包括： 从所述树形结构的根节点所在的层开始，向第M层的叶子节点的方向，以1个层为步长逐级地每次获取2个层并进行计算，直至所述树形结构的第M层参与计算为止，执行：根据所述预定时间段内的网络流量信息，计算所述树形结构的每棵子树中每个孩子节点和其一个或多个兄弟节点中每个之间的相似性，并将计算得到的多个相似性进行拼接，作为孩子节点的特征信息； 聚合所述树形结构中每棵子树的父节点的所有孩子节点的特征信息，以基于经过聚合的特征信息来生成每棵子树的父节点的基础矩阵； 对所述预定时间段内的每个时间片做多次聚合，从而基于基础矩阵生成多个输入矩阵，将所述多个输入矩阵进行数据特征变换，从而确定特定维度的输出矩阵；以及 将所述输出矩阵进行归一化操作，确定预测值和标签值之间的交叉熵损失，从而构建所述待检测网络的树神经检测模型； 其中所述待检测时刻对应于一个时间片。

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