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龙图腾网获悉北京美数信息科技有限公司申请的专利基于大模型的网络异常流量监测方法、设备与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：CN120658509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511021199.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于大模型的网络异常流量监测方法、设备与系统是由徐忠旺;郭麒;代磊;范昂设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的网络异常流量监测方法、设备与系统在说明书摘要公布了：本申请涉及网络异常流量监测技术领域，具体涉及基于大模型的网络异常流量监测方法、设备与系统，该方法包括：在网络接口采集各周期的网络流量数据，建立周期的网络数据集合；确定同一周期的流量特征值，确定同一种网络协议的周期性序列，计算周期前相邻的各周期确定的周期的时序波动系数；标记目标周期，确定网络流量数据的特征在目标周期的影响权重，根据所有周期的影响权重对所有周期的网络流量数据降维；根据降维的网络流量数据构建孤立森林模型，将网络异常流量监测的网络流量数据降维并输入孤立森林模型，根据异常检测结果获取网络异常流量监测的结果。本申请可保证网络流量降维后数据的可解释性，准确识别网络异常流量。

本发明授权基于大模型的网络异常流量监测方法、设备与系统在权利要求书中公布了：1.基于大模型的网络异常流量监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 在网络接口采集每个周期的网络流量数据，统计网络流量数据的特征包含的种类，根据同一周期的网络流量数据建立所述同一周期的网络数据集合； 根据同一周期的所有网络数据集合的基数的差异、不同目标IP的数据包数量差异、不同目标端口的入站量与出站量差异，确定所述同一周期的流量特征值，根据同一种网络协议在各周期内采集的数据包数量，确定同一种网络协议的周期性序列，根据周期内所有种类的网络协议的周期性序列、数据包数量，以及周期前相邻的各周期的流量特征值之间的差异，计算周期前相邻的各周期确定的周期的时序波动系数； 将任意一个周期记为目标周期，根据与目标周期相邻的周期的流量特征值与网络流量数据的特征之间的关联性，以及目标周期前相邻的周期确定的目标周期的时序波动系数，确定网络流量数据的特征在目标周期的影响权重，根据采集的所有周期的影响权重和网络流量数据，对所有周期的网络流量数据降维； 根据降维的所有周期的网络流量数据构建孤立森林模型，将网络异常流量监测的网络流量数据降维并输入孤立森林模型，根据异常检测结果获取网络异常流量监测的结果。

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