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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于交互式博弈的网络流量异常检测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：CN116248519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310222891.4，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权一种基于交互式博弈的网络流量异常检测方法是由白新有;张文哲;李荣;魏松杰设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交互式博弈的网络流量异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于交互式博弈的网络流量异常检测方法，结合强化学习算法，在训练过程中通过反馈使得模型接收外界的奖惩信号，从而对自身训练起到引导的作用，使模型指导体和模型之间的交互行为达到动态平衡状态，从而控制交互和反馈的频次。本发明的网络流量数据处理方法，采用交互式博弈的方式，模型指导体根据模型判断标准对模型的分析与决策进行反馈和评估，进而使得模型不断的在根据外部信息训练过程中获得更加精确的训练结果。为了更好的使得模型指导体和模型之间进行合作，建立模型合理的交互策略以及模型合理的反馈策略，使用动态贝叶斯博弈模型建立了一个二者间的信誉评估和更新机制，通过博弈建立起二者模型之间的均衡态。

本发明授权一种基于交互式博弈的网络流量异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交互式博弈的网络流量异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集局域网内网络数据，根据所述网络数据在所述局域网内建立模拟网络拓扑，根据模拟网络拓扑构建虚拟机模拟客户机和服务器之间发送数据包过程中的网络攻击，并采集数据包； 步骤2：根据所述网络数据基于强化学习进行训练构建交互式引导异常检测模型，预设博弈要素，利用机器学习方法对交互式引导异常检测模型进行交互博弈； 步骤3：预设交互规则，采集交互博弈过程中的环境奖励和交互反馈奖励，根据所述环境奖励、所述交互反馈奖励和所述交互规则对所述交互式引导异常检测模型进行训练，获得自适应异常检测模型； 步骤4：利用自适应异常检测模型，对采集到的数据包进行网络流量异常检测，获得检测结果； 步骤3中，交互式引导异常检测模型接收环境奖励和交互反馈奖励，计算模型奖励，根据模型奖励训练交互式引导异常检测模型，模型奖励的表达式为： ； 其中，表示环境奖励；表示交互反馈奖励；表示环境奖励和交互反馈奖励之间的权重比值； 在训练过程中根据自适应异常检测模型获得的模型判断结果的正确率动态调整环境奖励和交互反馈奖励之间的权重比值。

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南京理工大学，其通讯地址为：210014 江苏省南京市玄武区孝陵卫街道孝陵卫街200号；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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