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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利基于IP指纹多视图聚类的网络服务接入节点拓线方法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：CN119945936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411914941.6，技术领域涉及：H04L43/0805；该发明授权基于IP指纹多视图聚类的网络服务接入节点拓线方法是由朱宇佳;秦云杨;李卓;刘庆云;李白杨;蒋卓君;季欣怡;尹姜谊设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于IP指纹多视图聚类的网络服务接入节点拓线方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于IP指纹多视图聚类的网络服务接入节点拓线方法，其步骤包括：1选取域网接入节点的流量特征；2基于域网接入节点的流量特征进行IP扫描；3获取扫描结果形成IP库；4根据扫描结果形成初级指纹库；5对IP指纹特征升维并将其存入初级IP指纹库；6针对软件定义网络服务选取需要加权的特征，并对其权重进行初始化；7将IP库、初级指纹库和初始化软件定义网络加权指纹输入聚类图层，得到初级IP聚类结果；8获取IP聚类结果，将其反向映射至软件定义网络加权指纹，得到加权指纹的更新权重；9重复3‑8，将持续动态的对相同软件定义网络服务域网接入节点进行拓线。

本发明授权基于IP指纹多视图聚类的网络服务接入节点拓线方法在权利要求书中公布了：1.一种基于IP指纹多视图聚类的网络服务接入节点拓线方法，其步骤包括： 1选取域网接入节点的若干流量特征，根据每一所选流量特征设置一对应的筛选条件；所选流量特征包括流量密度特征、流量分布特征、流量高峰特征、上下行流量不对称特征、不同应用的流量分布差异特征、流量与地理位置相关性特征、流量封装和转发开销特征； 2从软件定义网络中筛选出符合各所述筛选条件的节点作为网络服务接入节点；从软件定义网络中筛选出符合各所述筛选条件的节点的方法为：首先利用已知软件定义网络服务的流量数据进行被动探测，判断每一节点的流量特征是否满足各所述筛选条件，将满足各所述筛选条件的节点IP作为目标IP；然后通过使用广度优先算法进行主动探测，以每一目标IP为起始节点逐层地向外扩展，判断主动探测的每一节点的流量特征是否满足各所述筛选条件，如果节点的流量特征满足各所述筛选条件，则将对应节点作为网络服务接入节点； 3根据步骤2所得各网络服务接入节点的IP作为目标IP，形成一IP库； 4获取每一所述目标IP对应的流量特征作为对应目标IP的IP指纹，形成初级IP指纹库； 5通过机器学习模型对所述初级IP指纹库中的每一IP指纹进行升维； 6从所述初级IP指纹库的IP指纹中选取需要加权的特征，并对其权重进行初始化； 7选取多种聚类算法形成一聚类图层，利用所述聚类图层中每一聚类算法分别对步骤6处理后的IP指纹进行聚类，将同一软件定义网络服务域的网络服务接入节点划分到同一簇中，生成每一聚类算法对应的初级聚类图；其中不同聚类算法重点关注的特征不同； 8根据各所述初级聚类图更新IP指纹中对应特征的权重，然后利用所述聚类图层中每一聚类算法分别对更新后的IP指纹进行聚类，得到更新的IP聚类结果；其中，根据各所述初级聚类图更新IP指纹中对应特征的权重的方法为：分别从每一所述初级聚类图中提取密度最高的一批点，从所提取点中获取具有相同IP的点作为候选服务接入点；针对每一所选需要加权的特征x，基于各候选服务接入点中该特征x的特征值计算该特征x的一致性指标，当该特征x的一致性指标超过设定阈值后，则通过调整该特征x的权重；表示特征x在更新后的权重，表示特征x更新前的权重；α为学习率，负责控制调整幅度；Cx为特征x的贡献度； 9将步骤8最终所得每一IP聚类结果中密度最高的IP类作为将对应软件定义网络服务域的网络服务接入节点，完成节点拓线。

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