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龙图腾网获悉中国移动通信集团浙江有限公司;中国移动(浙江)创新研究院有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利网络流量异常检测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：CN118802291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202410365688.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权网络流量异常检测方法及装置是由赵洁;赵宇翔;陈澜涛;范胡磊;叶金晶;黄舒昊;何婷婷;林轩杰;周航;林之怡设计研发完成，并于2024-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络流量异常检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种网络流量异常检测方法及装置，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取待检测网络设备的目标网络流量数据；将目标网络流量数据输入至检测模型的特征提取模块，得到目标网络流量数据的多域混合特征；将目标网络流量数据的多域混合特征输入至检测模型的流量异常检测网络，得到待检测网络设备的流量异常检测结果；其中，检测模型是基于未标记的第一样本网络流量数据、第一样本网络流量数据的多域统计特征，以及已标记的第二样本网络流量数据和第二样本网络流量数据的流量异常标签进行训练得到的；第一样本网络流量数据的数量大于第二样本网络流量数据的数量。本发明实现在带标签的样本较少时，精准地获取网络流量异常检测结果。

本发明授权网络流量异常检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种网络流量异常检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测网络设备的目标网络流量数据； 将所述目标网络流量数据输入至检测模型的特征提取模块，得到所述目标网络流量数据的多域混合特征； 将所述目标网络流量数据的多域混合特征输入至所述检测模型的流量异常检测网络，得到所述待检测网络设备的流量异常检测结果； 其中，所述检测模型是基于未标记的第一样本网络流量数据、所述第一样本网络流量数据的多域统计特征，以及已标记的第二样本网络流量数据和所述第二样本网络流量数据的流量异常标签进行训练得到的；所述第一样本网络流量数据的数量大于所述第二样本网络流量数据的数量； 所述检测模型是基于如下步骤进行训练得到的： 对所述第一样本网络流量数据进行时域特征和频域特征提取，得到所述多域统计特征； 将所述第一样本网络流量数据输入至流量特征编码模块，得到所述第一样本网络流量数据的多域混合特征； 将所述第一样本网络流量数据的多域混合特征输入至自适应多任务预测模块，得到所述第一样本网络流量数据的时域特征预测值，以及所述第一样本网络流量数据的频域特征预测值； 根据所述第一样本网络流量数据的时域特征预测值、频域特征预测值，以及所述第一样本网络流量数据的多域统计特征中的时域特征提取值和频域特征提取值，获取目标损失函数； 基于所述目标损失函数，对所述自适应多任务预测模块以及所述流量特征编码模块联合进行预训练，得到预训练的流量特征编码模块； 根据所述第二样本网络流量数据和所述第二样本网络流量数据的流量异常标签，对所述预训练的流量特征编码模块和初始检测网络联合进行精调训练，得到精调训练的流量特征编码模块和精调训练的初始检测网络； 根据所述精调训练的流量特征编码模块，构建所述特征提取模块，根据所述精调训练的初始检测网络，构建所述流量异常检测网络。

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