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龙图腾网获悉中电长城网际系统应用有限公司申请的专利网络流量检测模型蒸馏方法、系统及服务器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：CN120768697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511285850.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权网络流量检测模型蒸馏方法、系统及服务器是由阮志成;任江;杨秩设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络流量检测模型蒸馏方法、系统及服务器在说明书摘要公布了：本发明提供了一种网络流量检测模型蒸馏方法、系统及服务器，涉及网络安全技术领域，该方法中通过在第一模型指导第二模型学习训练的过程中进行蒸馏，通过针对目标硬件优化相关计算特性参数，并可通过模拟异常流量让第二模型适应低精度计算，从而实现在训练过程中同步优化蒸馏损失和量化误差，使减少性能开销的同时保证了模型精度，更加适用于在边缘计算设备中进行部署。

本发明授权网络流量检测模型蒸馏方法、系统及服务器在权利要求书中公布了：1.一种网络流量检测模型蒸馏方法，其特征在于，所述方法包括： 基于网络流量检测场景对应属性参数构建第一模型，并基于所述第一模型的结构参数构建第二模型； 根据所述第一模型以及所述第二模型的结构参数确定所述第一模型与所述第二模型之间的量化节点和反量化节点，并基于所述量化节点和所述反量化节点确定所述第一模型以及所述第二模型的量化参数； 获取所述网络流量检测场景对应的目标硬件的计算特性参数，利用所述计算特性参数确定所述第一模型和所述第二模型对应的初始量化模型； 通过所述量化参数确定所述初始量化模型对应的蒸馏损失函数，基于所述初始量化模型对应的传播参数确定所述第二模型的反向传播策略，并利用所述蒸馏损失函数和所述反向传播策略确定所述初始量化模型对应的训练策略； 利用所述训练策略并按照预设训练轮次对所述初始量化模型进行训练后，得到所述网络流量检测场景对应的量化模型； 获取所述网络流量检测场景对应的目标硬件的计算特性参数，利用所述计算特性参数确定所述第一模型和所述第二模型对应的初始量化模型，包括： 获取所述网络流量检测场景对应的所述目标硬件，根据所述目标硬件的性能参数确定所述计算特性参数； 基于所述计算特性参数设置所述第一模型对应的第一设置参数以及所述第二模型对应的第二设置参数；其中，所述第一设置参数下，所述第一模型用于指导所述第二模型；所述第二设置参数下，所述第二模型采用EfficientNet-Lite模型结构； 利用所述第一设置参数和所述第二设置参数构建所述初始量化模型。

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