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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于知识图谱的网络流量异常检测方法及系统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：CN120498844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510811987.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于知识图谱的网络流量异常检测方法及系统是由潘煜;许光全;吴斌;刘威;孙捷;贾云刚;赵曦滨;白凡;王春东;罗云峰设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的网络流量异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全技术领域，公开了一种基于知识图谱的网络流量异常检测方法及系统，其中，网络流量异常检测方法包括以下步骤：协议感知元数据特征提取：通过深度包检测技术从加密网络流量中提取不涉及内容隐私的元数据特征，包括流量统计特征、时间序列特征和连接关系特征；多层级知识图谱构建：基于提取的元数据特征，根据网络架构，在设备层、网关层和云层分别构建对应的知识图谱，分别表示设备行为、网络活动和全局安全信息；本方法不依赖于流量解密操作，仅通过分析网络流量的元数据特征，实现了对加密流量中异常行为的有效识别，从而提高了检测准确率。

本发明授权一种基于知识图谱的网络流量异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的网络流量异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 协议感知元数据特征提取：通过深度包检测技术从加密网络流量中提取不涉及内容隐私的元数据特征，包括流量统计特征、时间序列特征和连接关系特征； 多层级知识图谱构建：基于提取的元数据特征，根据网络架构，在设备层、网关层和云层分别构建对应的知识图谱，分别表示设备行为、网络活动和全局安全信息； 层级间信息协同：针对构建的多层级知识图谱，建立跨层级知识传递协议，实现不同层级检测系统的信息共享与协作，确保各层级信息的一致性和完整性； 基于知识图谱的概率关系推理检测：利用构建的知识图谱和协同信息，进行概率关系推断，计算边置信度并应用多维异常评分模型，识别异常行为； 资源自适应分配与检测任务调度：根据检测结果和优先级，结合不同层级设备的资源状况，自适应分配计算资源并动态调度检测任务，优化系统整体性能； 所述协议感知元数据特征提取步骤具体包括： 流量会话识别与预处理：根据预设的协议规则对网络流量进行会话划分； 协议特征识别：通过分析网络流量中的基本特征来识别网络通信所使用的协议类型； 元数据特征提取：从不同协议类型的数据中提取元数据特征，并构造特征向量，包括： 数据流统计特征、时间序列特征、连接关系特征和协议行为特征； 特征降维与归一化：对生成的特征向量集合应用主成分分析算法进行降维处理，并对各维度特征进行归一化，得到标准化的特征向量集： ； 其中，表示归一化后的特征向量集合；表示归一化操作函数；表示主成分分析算法；表示元数据特征向量集合；表示降维后的目标维度。

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