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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种基于时间序列增强的网络攻击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：CN119484020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411459759.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于时间序列增强的网络攻击检测方法及系统是由丁宏力;朱静;王毅卓;黄金华;马钊设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间序列增强的网络攻击检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于时间序列增强的网络攻击检测方法及系统，涉及网络安全领域，包括：获取网络流量数据流，对网络流量数据流进行时间序列特征提取，获得特征向量集合；计算获得各特征向量之间的曼哈顿距离，通过曼哈顿距离构建距离矩阵；通过距离矩阵对特征向量集合进行聚类，获得多个聚类簇；计算获得各聚类簇中各特征向量的离群点分数；通过各离群点分数进行网络攻击检测，获得检测结果。本发明能够实时对复杂的跨时间、跨空间攻击进行监控和预警，显著提高了网络攻击检测的效率，减少了误报和漏报的情况。同时，能够根据多维时间序列特征进行深度分析，从而提高检测系统对未知攻击和变种攻击的识别能力。

本发明授权一种基于时间序列增强的网络攻击检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时间序列增强的网络攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取网络流量数据流，对网络流量数据流进行时间序列特征提取，获得特征向量集合；具体为： S11：将捕获的网络流量数据流根据时间步排序，形成时间序列数据集合； S12：计算获得时间序列数据x与其它时间序列数据之间的自相关系数，通过时间序列数据x的所有自相关系数构成时间序列数据x的特征向量； S13：重复步骤S12直至获得所有时间序列数据的特征向量，构成特征向量集合； S2：计算获得各特征向量之间的曼哈顿距离，通过曼哈顿距离构建距离矩阵； S3：通过距离矩阵对特征向量集合进行聚类，获得多个聚类簇； S4：计算获得各聚类簇中各特征向量的离群点分数；具体为： S41：计算获得各聚类簇的密度，计算公式为： 其中，j为聚类簇的编号，为聚类簇j的密度，为聚类簇j中样本点的数量，M为样本点的总数； S42：通过密度计算获得各特征向量的离群点分数，计算公式为： 其中，为特征向量的离群点分数，为特征向量所在聚类簇的密度，为第个聚类簇的密度，为聚类簇的总数； S5：通过各离群点分数进行网络攻击检测，获得检测结果。

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地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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”。

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