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龙图腾网获悉北京德天力控科技有限公司申请的专利基于深度学习的交换机流量异常实时检测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：CN121217612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511529565.3，技术领域涉及：H04L43/08；该发明授权基于深度学习的交换机流量异常实时检测系统是由高岩平;贾冬冬;赵艳如设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的交换机流量异常实时检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网络流量监控技术领域，具体为基于深度学习的交换机流量异常实时检测系统，所述系统通过实时采集交换机端口和流的流量特征，构建多尺度时序指纹，并利用嵌入在交换机数据平面中的轻量化深度学习模型进行实时异常评分与不确定性量化；基于模型输出，系统动态调整采样策略，实现高价值流量优先分析，并通过线卡级聚合分析识别跨流跨端口的协同异常模式；系统进一步结合动态阈值判定与闭环策略优化机制，实现流控、限流与告警的实时触发与自适应调整，最终形成检测、决策、执行与反馈的全流程闭环。本发明提升了异常检测的实时性、准确性与资源效率，同时保障了网络健康与性能稳定。

本发明授权基于深度学习的交换机流量异常实时检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的交换机流量异常实时检测系统，其特征在于，包括： 流量特征采集与时序指纹构建模块，用于实时采集交换机端口和五元组流的流量特征，并对采集到的数据进行多维归一化处理和时间序列指纹构建； 微模型实时推理与不确定性驱动采样模块，用于将轻量化深度学习微模型嵌入到交换机线卡上，实现对每条流的实时异常评分和不确定性量化，并根据模型输出动态调整采样频率和采样对象； 其中，微模型实时推理与不确定性驱动采样模块具体用于： 基于微模型输出的流表示向量，通过全连接层与可学习权重向量生成连续化的流异常评分； 通过计算微模型输出的多类别异常预测概率向量的熵值，生成预测不确定性； 结合流异常评分、预测不确定性和从历史指纹缓冲窗口得到的不确定性指标，计算综合价值指标； 将综合价值指标映射到一个预设的采样频率上下限区间内，以确定每条流的动态采样频率； 线卡聚合分析与动态异常判断模块，用于接收微模型输出的流级异常评分、预测不确定性和综合价值指标，对线卡内所有流进行多维聚合分析，通过流间相似性计算和模式挖掘实现协同异常检测，并结合动态阈值进行实时异常判定； 闭环动态策略触发与自适应优化模块，用于根据线卡全局异常评分、异常模式和流异常标记计算策略优先级并触发控制动作，同时监控策略效果并反馈控制效果评分，以完成对策略参数、采样频率及模型权重的自适应优化。

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