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龙图腾网获悉中国人民解放军网络空间部队信息工程大学申请的专利基于知识图谱的网络流量异常检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：CN119232481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411539103.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于知识图谱的网络流量异常检测方法及系统是由胡浩;袁霖;吴疆;冀会芳;常禾雨;汪永伟;张玉臣设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的网络流量异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全技术领域，特别涉及一种基于知识图谱的网络流量异常检测方法及系统，通过抽取流量数据集中的实体、实体间关系及实体属性，基于抽取的实体、实体间关系及实体属性构建流量信息知识图谱，并将流量信息知识图谱存储至图数据库中；采用协同过滤算法获取待测未知流量与存储的流量信息知识图谱中流量之间的特征相似度评分，依据特征相似度评分确定该待测未知流量类型。本发明将流量信息存入图数据库Neo4j，使流量间特征值的关系更加清晰明确，便于安全人员操作，提高可视化效果；通过知识图谱中流量特征数值所在区间的匹配，缩小参与异常检测算法计算的流量范围，提高计算效率；通过融合权重系数，对两种相似度结果综合考虑，提高检测结果的准确性。

本发明授权基于知识图谱的网络流量异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的网络流量异常检测方法，其特征在于，包含： 抽取流量数据集中的实体、实体间关系及实体属性，基于抽取的实体、实体间关系及实体属性构建流量信息知识图谱，并将流量信息知识图谱存储至图数据库中，所述实体包括： 表示正常或异常流量信息类别的标签类实体，利用流量编号区分数据集中流量信息的流量类实体，利用流量特征指标判断流量信息是否异常的指标类实体，利用流量指标数值范围关联流量类实体的标准类实体； 依据实体属性关系将待测未知流量导入流量信息知识图谱；依据待测未知流量特征，从流量信息知识图谱中提取任三个流量特征取值在同一区间内的已知类型流量，将提取的已知类型流量作为候选匹配流量；基于流量特征相似度获取待测未知流量与候选匹配流量之间的特征相似度评分，以采用协同过滤算法获取待测未知流量与存储的流量信息知识图谱中流量之间的特征相似度评分，依据特征相似度评分确定该待测未知流量类型。

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中国人民解放军网络空间部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62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”。