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龙图腾网获悉华能国际电力股份有限公司;西安热工研究院有限公司申请的专利异常用户识别模型构建方法及异常用户识别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：CN116680642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310626714.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权异常用户识别模型构建方法及异常用户识别方法是由刘超飞;杨东;燕前;朱博迪;刘迪;刘骁;刘鹏飞;肖力炀;王文庆;崔逸群;毕玉冰;邓楠轶设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常用户识别模型构建方法及异常用户识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种异常用户识别模型构建方法及异常用户识别方法，其中，异常用户识别模型构建方法包括：获取目标时段下所有用户的关联日志数据；根据关联日志数据中的数据包传递数量信息、数据包传递频次信息以及用户响应数据包信息构建用户特征向量；根据用户特征向量以及对应的标签训练分类神经网络；根据训练后的分类神经网络构建异常用户识别模型。通过本发明，解决了相关技术中存在的对工业互联网中异常用户识别不准确的问题。

本发明授权异常用户识别模型构建方法及异常用户识别方法在权利要求书中公布了：1.一种异常用户识别模型构建方法，其特征在于，所述异常用户识别模型构建方法包括： 获取目标时段下所有用户的关联日志数据； 根据所述关联日志数据中的数据包传递数量信息、数据包传递频次信息以及用户响应数据包信息构建用户特征向量； 根据所述用户特征向量以及对应的标签训练分类神经网络； 根据训练后的分类神经网络构建异常用户识别模型； 所述根据所述关联日志数据中的数据包传递数量信息、数据包传递频次信息以及用户响应数据包信息构建用户特征向量，包括： 根据预设采样时刻以及数据包传递数量信息计算网络不稳定性，其中，所述网络不稳定性用于表示数据包包头的传递数量特征； 利用余弦距离根据第一统计区间以及数据包传递频次信息计算第一非典型程度，其中，所述第一非典型程度用于表示数据包的传递数量特征； 利用余弦距离根据第二统计区间以及用户响应数据包信息计算第二非典型程度，其中，所述第二非典型程度用于表示数据包的延时和抖动特征； 根据所述网络不稳定性、第一非典型程度以及第二非典型程度构建用户特征向量； 根据预设采样时刻以及数据包传递数量信息计算网络不稳定性，其中，所述网络不稳定性用于表示数据包包头的传递数量特征，包括： 根据预设采样时刻以及目标时段下关联日志数据中的数据包传递数量信息生成活跃用户数量序列，其中，活跃用户为目标时段下任一预设采样时刻内的数据包传递速率大于预设数据包传递速率阈值的用户； 根据所述活跃用户数量序列中预设个数的最大元素值的平均值与所述活跃用户数量序列中所有元素值的平均值的差值计算网络不稳定性； 利用余弦距离根据第一统计区间以及数据包传递频次信息计算第一非典型程度，其中，所述第一非典型程度用于表示数据包的传递数量特征，包括： 根据第一统计区间以及目标时段下关联日志数据中的数据包传递频次信息生成数据包传递频次向量； 根据目标用户的数据包传递频次向量与其他用户的数据包传递频次向量的余弦距离计算目标用户与其他用户的第一差异； 根据参考第一差异和最小第一差异的平均值计算第一非典型程度，其中，参考第一差异和最小第一差异为将所述目标用户与其他用户的第一差异升序排序后第一参考位和首位对应的第一差异的值； 利用余弦距离根据第二统计区间以及用户响应数据包信息计算第二非典型程度，其中，所述第二非典型程度用于表示数据包的延时和抖动特征，包括： 根据第二统计区间以及目标时段下关联日志数据中的用户响应数据包信息生成用户响应向量； 根据目标用户的用户响应向量与其他用户的用户响应向量的余弦距离计算目标用户与其他用户的第二差异； 根据参考第二差异计算第二非典型程度，其中，参考第二差异为将所述目标用户与其他用户的第二差异升序排序后第二参考位的值。

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华能国际电力股份有限公司;西安热工研究院有限公司，其通讯地址为：100031 北京市西城区复兴门内大街6号华能大厦；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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