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龙图腾网恭喜成都职业技术学院申请的专利一种基于人工智能的异常数据监测方法及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：CN120110787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510533884.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于人工智能的异常数据监测方法及系统是由黄平平;李瑞麒;谭海洋;陈先燕;谭庆;陈涛;罗怀兵;何茂生;廖万能;蒲远雄;陈丹;张慧佳;朱俊豪;李蝶;王天灏;陈少聪;陈蕾;万刘奇;贾坤霖;周媞;唐志豪设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的异常数据监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明适用于异常数据监测领域，提供了一种基于人工智能的异常数据监测方法及系统，所述系统包括：实时数据流收集模块、跨层次相关性分析模块、动态基线模型建立模块、异常行为比对模块、异常溯源模块。该方法通过实时数据采集、跨层次分析、动态建模、异常检测及深度威胁溯源，构建了一个高效、智能的异常监测闭环，呈现出显著的有益效果。首先，该方法利用实时数据流捕获和跨层次相关性分析，确保全面覆盖网络中多协议层次的交互行为，结合上下文信息识别复杂异常模式。这种多维度分析显著提升了检测的精准性，有效降低误报和漏报，同时生成带有权重的异常标记数据集，为后续流程提供高质量数据支持。

本发明授权一种基于人工智能的异常数据监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的异常数据监测方法，其特征在于，所述方法包括： 从网络流量中实时收集数据包，包括加密数据和协议元数据，生成实时数据流，包含所有相关的加密和协议信息； 对实时数据流进行跨层次相关性分析，同时利用上下文信息理解不同层次之间的关联，识别数据在不同层次之间的关联和异常交互模式，并将分析结果标记为初步异常信号，生成一个带有权重的异常标记数据集； 根据实时数据流和异常标记数据集建立动态基线模型，利用相关性分析结果增强基线模型的准确性，实时调整基线参数； 将实时收集的数据与基线模型进行比对，识别偏离的异常活动，并标记出偏离的异常行为，将偏离识别结果反馈给加密日志进行分析，获取异常背景信息； 基于基线模型的异常识别结果，对加密日志进行分析，识别潜在的深层次威胁模式和异常信号，并对威胁模式和异常信号进行异常溯源，识别根本原因和异常路径； 其中，所述对实时数据流进行跨层次相关性分析，同时利用上下文信息理解不同层次之间的关联，识别数据在不同层次之间的关联和异常交互模式，并将分析结果标记为初步异常信号，生成一个带有权重的异常标记数据集，具体包括： 对实时数据流按照协议层次进行整理，并从数据中提取上下文信息； 对不同协议层之间进行关联分析，识别正常和异常的交互模式，并对异常的交互模式进行标记，生成初步异常信号，并记录异常类型、频率和严重程度； 根据每个异常信号的特征分配权重，生成带有权重的异常标记数据集，并整合所有分析和标记结果，输出结构化的异常标记数据集； 所述将实时收集的数据与基线模型进行比对，识别偏离的异常活动，并标记出偏离的异常行为，将偏离识别结果反馈给加密日志进行分析，获取异常背景信息，具体包括： 将实时收集到的网络数据流输入到基线模型中，利用基线模型对实时输入数据进行比对，分析实时数据与正常行为模式的数据之间的差异，识别潜在的异常活动； 对检测到的异常偏离行为进行标记，记录偏离程度和相关上下文信息； 评估偏离行为的严重性，根据偏离幅度和频率，为每个异常活动分配一个异常等级； 提取偏离识别结果并反馈给加密日志，对加密日志进行检索，读取所对应的背景信息。

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