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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于大模型CLIP指导的异常流量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：CN120151050B 。

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：202510350838.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于大模型CLIP指导的异常流量检测方法是由郑昱;刘洋;练兴林;杜萌;董冰宇;周影设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型CLIP指导的异常流量检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型CLIP指导的异常流量检测方法，涉及网络安全和异常检测技术领域，该方法包括：对网络数据包进行预处理，得到预设长度的流量数据；将流量数据输入预先训练完成的异常流量检测模型，得到检测结果；其中，异常流量检测模型用于提取流量数据的流量特征，基于优化后的CLIP模型中的文本编码器生成正常流量类文本描述对应的文本嵌入，根据流量特征与文本嵌入联合后的流量文本联合特征实现异常流量检测。本发明克服了传统方法在特征表达和异常判定上的局限性，弥补了现有流量检测模型在类别先验知识上的不足，在保持高检测精度的同时实现了对多种流量场景的高效适应性。

本发明授权一种基于大模型CLIP指导的异常流量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型CLIP指导的异常流量检测方法，其特征在于，包括： 对网络数据包进行预处理，得到预设长度的流量数据； 将所述流量数据输入预先训练完成的异常流量检测模型，得到检测结果；其中，所述异常流量检测模型用于提取所述流量数据的流量特征，基于优化后的CLIP模型中的文本编码器生成正常流量类文本描述对应的文本嵌入，根据所述流量特征与所述文本嵌入联合后的流量文本联合特征实现异常流量检测； 所述异常流量检测模型包括特征提取模块，文本嵌入模块和特征重构模块； 所述特征提取模块，用于对流量数据的深层特征进行提取得到所述流量特征；所述文本嵌入模块，用于根据输入的正常流量类文本描述生成对应的文本嵌入；所述特征重构模块，用于根据输入的所述流量文本联合特征生成对应的重构联合特征，计算所述流量文本联合特征与所述重构联合特征之间的重构误差，若所述重构误差超过预设的误差阈值，则所述流量数据为恶意流量，否则为正常流量； 所述异常流量检测模型的训练过程包括： 构建特征提取器，利用训练数据集对所述特征提取器进行训练，得到训练完成的特征提取器作为所述特征提取模块；所述训练数据集包括多个正常流量数据； 设计流量文本描述，根据所述流量文本描述、所述训练数据集以及所述特征提取模块对所述CLIP模型中的文本编码器的参数进行优化，优化后的CLIP模型中的文本编码器作为所述文本嵌入模块； 构建变换矩阵，根据所述训练数据集、所述流量文本描述、所述特征提取模块以及所述文本嵌入模块得到流量文本联合特征，根据所述流量文本联合特征对所述变换矩阵进训练，得到训练完成的变换矩阵，根据所述训练完成的变换矩阵以及对应的逆变换矩阵构建得到所述特征重构模块。

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