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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于多特征融合的云API异常流量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：CN119520008B 。

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：202411283871.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于多特征融合的云API异常流量检测方法及系统是由谷勇浩;宫镇宇;巩晶源;谢玉奇;李墨;陈永威;朱林设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征融合的云API异常流量检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多特征融合的云API异常流量检测方法及系统，云API安全领域。所述检测方法包括：基于用户采集API端点的流量数据，建立调用图并生成调用图的邻接矩阵，计算API端点特征并提取流量统计特征；基于GCN构建包括GCN模型和特征融合模型的云API异常流量检测模型，GCN模型根据调用图的邻接矩阵和API端点特征矩阵得到图级别的向量表示，特征融合模型将图级别的向量表示和流量统计特征进行融合得到融合特征；对检测模型训练完成后，采集当前用户的流量数据，并输入训练完成的云API异常流量检测模型中，对异常流量进行检测。本发明提高了API端点表示的抽象级别和表达能力、模型泛化能力，降低了误判率，提高了检测效果。

本发明授权一种基于多特征融合的云API异常流量检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征融合的云API异常流量检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤S1，基于用户采集预定时间段内的所有API端点的流量数据； 步骤S2，将每个用户的流量数据作为一个样本，建立调用图并生成调用图邻接矩阵；所述调用图的节点对应API端点，调用图的边对应从一个API端点到另一个API端点的调用路径； 步骤S3，基于调用图计算API端点特征，并生成API端点特征矩阵；所述API端点特征体现每个API端点的用户数量、每个用户的流量以及由不同用户使用的调用流量不同、以及是否两个及以上用户同时使用而形成的端点重要性； 步骤S4，基于调用图提取流量统计特征，并生成流量统计特征矩阵； 步骤S5，对调用图邻接矩阵、API端点特征矩阵和流量统计特征矩阵进行清洗，并对清洗后的数据进行归一化处理，将归一化数据作为模型训练数据集，并划分为训练数据和测试数据； 步骤S6，基于图卷积神经网络GCN构建云API异常流量检测模型，所述云API异常流量检测模型包括GCN模型和特征融合模型两部分；其中GCN模型根据调用图的邻接矩阵和API端点特征矩阵得到图级别的向量表示，特征融合模型将图级别的向量表示和流量统计特征进行融合得到融合特征； 步骤S7，采用模型训练数据集中的训练数据对云API异常流量检测模型进行训练，得到训练完成的云API异常流量检测模型； 步骤S8，采用测试数据对云API异常流量检测模型进行测试，并采用准确率Acc、召回率Rec和F1分数对所述云API异常流量检测模型进行评价； 步骤S9，基于用户采集待检测的云API流量并进行预处理，采用训练后的云API异常流量检测模型，对当前云API异常流量进行检测。

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