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龙图腾网获悉国家计算机网络与信息安全管理中心江西分中心申请的专利一种多级管理的IPv6流量多功能监测平台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：CN119675990B 。

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：202510180715.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种多级管理的IPv6流量多功能监测平台是由冯波设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多级管理的IPv6流量多功能监测平台在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多级管理的IPv6流量多功能监测平台包括数据采集层、区域监测层、核心分析层、控制和编排层以及反馈优化层；所述数据采集层位于网络边缘，负责采集实时流量数据，并完成初步流量分类和异常检测；所述区域监测层分布在各区域，通过聚合边缘数据构建区域流量特征数据库，同时处理局部流量异常和执行响应策略；所述核心分析层中设有集中式平台的核心计算单元，通过联邦学习优化全局AI模型，同时引入双流神经网络对全局特征和个性化特征进行融合，提供跨区域的协同监测与全局优化；所述控制与编排层提供动态资源分配与策略调整，协调全局与区域节点的运行；所述反馈优化层结合数字孪生和强化学习，持续优化流量调度和防护策略。

本发明授权一种多级管理的IPv6流量多功能监测平台在权利要求书中公布了：1.一种多级管理的IPv6流量多功能监测平台，其特征在于，包括数据采集层、区域监测层、核心分析层、控制和编排层以及反馈优化层； 所述数据采集层位于网络边缘，负责采集实时流量数据，并完成初步流量分类和异常检测； 所述区域监测层分布在各区域，通过聚合边缘数据构建区域流量特征数据库，同时处理局部流量异常和执行响应策略； 所述核心分析层中设有集中式平台的核心计算单元，通过联邦学习优化全局AI模型，同时引入双流神经网络对全局特征和个性化特征进行融合，提供跨区域的协同监测与全局优化； 所述控制与编排层提供动态资源分配与策略调整，协调全局与区域节点的运行； 所述反馈优化层结合数字孪生和强化学习，持续优化流量调度和防护策略； 所述通过联邦学习优化全局AI模型，同时引入双流神经网络对全局特征和个性化特征进行融合中包括： 初始化阶段：中心服务器初始化模型参数包括全局特征提取器θh、个性化编码器θe和分类器θc，初始化的模型为全局共享模型； 客户端准备数据：每个边缘节点持有私有数据集Di＝{x,y}，x是流量数据特征，y是对应的标签； 联邦学习优化阶段：服务器选择部分边缘节点参与训练：随机选取m个边缘节点参与第t轮训练；每个边缘节点接收全局模型参数θh、θe、θc；使用本地数据更新模型参数；将更新后的模型参数和上传至中心服务器； 中心服务器聚合边缘节点上传的参数，更新全局模型； 将更新后的全局模型参数分发至各个边缘节点； 所述使用本地数据更新模型参数中包括： 特征提取器提取全局特征：Hi＝fhXi,θh； 个性化编码器提取个性化特征：Bi＝feWi,θe； 融合全局特征和个性化特征： 其中Xi是全局流量数据，Wi是标签向量分布，g是特征融合函数； 分类器根据融合特征输出预测值：分类器根据融合特征输出预测结果，fh表示区局特征提取函数，fc为分类器函数、fe为个性化编码函数； 优化损失函数： β是交叉熵损失函数，用于衡量预测值和真实值y的差异； 参数更新，使用梯度下降更新模型参数： 学习率η控制参数更新步长； 所述中心服务器聚合边缘节点上传的参数，更新全局模型中包括采用加权平均方式： 其中Ni表示边缘节点i的数据量，m为边缘节点总数。

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