买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉韶关学院申请的专利基于CC攻击特征的流量过滤方法及装置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：CN120358098B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510847206.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于CC攻击特征的流量过滤方法及装置是由刘霖;余胜;李俊廷;郭斌斌设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CC攻击特征的流量过滤方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及流量过滤技术领域，公开了一种基于CC攻击特征的流量过滤方法及装置。该方法包括：对历史HTTP请求流量样本进行特征提取和拉普拉斯特征映射降维，得到降维特征向量集合；基于降维特征向量集合进行CC攻击特征分析，得到CC攻击特征参数集合；基于CC攻击特征参数集合对待过滤实时HTTP请求进行攻击风险评估，得到攻击可能性评分；基于攻击可能性评分进行时变参数防御分析，得到自适应防御规则集；根据自适应防御规则集对待过滤实时HTTP请求执行分级过滤处理，得到过滤后的安全流量。本发明能够根据攻击态势动态调整防御参数，相比静态防御规则更具灵活性和适应性，能够在保障安全的同时优化资源利用效率。

本发明授权基于CC攻击特征的流量过滤方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于CC攻击特征的流量过滤方法，其特征在于，包括： 对历史HTTP请求流量样本进行特征提取和拉普拉斯特征映射降维，得到降维特征向量集合； 基于所述降维特征向量集合进行CC攻击特征分析，得到CC攻击特征参数集合；具体包括：将所述降维特征向量集合输入深度惩罚生成对抗网络的输入层进行特征加载，得到网络初始特征；通过深度惩罚生成对抗网络中的生成器对所述网络初始特征进行非线性变换，得到中间映射特征；将所述中间映射特征输入深度惩罚生成对抗网络中的判别器进行CC攻击特征学习，得到特征响应图；通过深度惩罚生成对抗网络中的注意力机制层对所述特征响应图进行特征重要性计算，得到特征权重分布；对所述深度惩罚生成对抗网络中的判别器进行梯度计算，得到特征梯度矩阵，并对所述特征梯度矩阵进行范数计算，得到梯度范数值；根据所述梯度范数值和当前流量变异度指标进行惩罚系数动态调整，得到自适应惩罚系数；基于所述自适应惩罚系数和所述特征权重分布计算去噪惩罚项，得到约束后的模型损失函数，所述约束后的模型损失函数包含对抗损失和去噪惩罚项；对所述判别器使用所述约束后的模型损失函数进行优化训练，输出鲁棒性增强特征；从所述鲁棒性增强特征中筛选权重值大于预设阈值的特征维度并提取其边界值，得到CC攻击特征参数集合，所述CC攻击特征参数集合包含特征维度索引、特征权重值、特征上限值和特征下限值； 基于所述CC攻击特征参数集合对待过滤实时HTTP请求进行攻击风险评估，得到攻击可能性评分； 基于所述攻击可能性评分进行时变参数防御分析，得到自适应防御规则集； 根据所述自适应防御规则集对所述待过滤实时HTTP请求执行分级过滤处理，得到过滤后的安全流量。

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韶关学院，其通讯地址为：510000 广东省韶关市浈江区大学路288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”。