买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院计算机网络信息中心申请的专利基于软边缘三元组损失函数的孪生网络未知流量识别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：CN115987601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202211625696.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于软边缘三元组损失函数的孪生网络未知流量识别方法是由徐陆阳;宋俊平;曹江;周旭;高原;覃毅芳;任勇毛设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于软边缘三元组损失函数的孪生网络未知流量识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于软边缘三元组损失函数的孪生网络未知流量识别方法，包括：构建孪生网络训练需求的三元组数据集合，采用随机构建的方式，通过多轮迭代，形成多种组合的三元组训练数据集；在模型训练阶段，软边界三元组损失函数指导模型训练，训练完成后的孪生网络单独作为编码器；使用编码器将被测试样本与所有已知流量数据样本编码；计算被测试样本与已知流量应用的距离，通过与预设阈值比较判定其是否属于未知样本；将判定为未知流量的样本通过相似度聚类，形成纯度更高的堆簇；根据簇纯度决定最佳分簇数量，最终进行细粒度分析。本发明解决了传统无监督聚类方案与深度学习方案在未知流量识别领域的聚类数量不明确、维护模型过多等问题。

本发明授权基于软边缘三元组损失函数的孪生网络未知流量识别方法在权利要求书中公布了：1.基于软边缘三元组损失函数的孪生网络未知流量识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建孪生网络模型训练需求的三元组数据集合，采用随机构建的方式，通过多轮迭代，形成多种组合的三元组训练数据集； 在孪生网络模型训练阶段，软边界三元组损失函数指导孪生网络模型训练，训练完成后的孪生网络单独作为编码器；使用编码器将被测试样本与所有已知流量数据样本编码；计算被测试样本与已知流量应用的距离，通过与预设阈值比较判定其是否属于未知样本； 将判定为未知流量的样本通过相似度聚类，形成纯度更高的堆簇；根据簇纯度决定最佳分簇数量，最终引入专家系统进行细粒度分析； 孪生网络模型训练过程主要包含软边界三元组损失函数设计，损失函数定义为： 其中，xa,xp,xn代表一个输入三元组，xa,xp表示来自同一个流量类别但不同的两个样本，xa,xn表示来自不同类别的样本；Dxa,xp表示两个样本xa,xp之间的欧式距离；Dxa,xn表示两个样本xa,xn之间的欧式距离；Sx＝Inex+1表示软边界激活函数；参数N,m1,m2,β分别表示总样本数，类间间距，类内间距，类内间距比重；该损失函数指导孪生神经网络优化，使xa,xp距离拉近并小于类内间距m2，使xa,xn的距离推远并大于类间间距m1。

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科学院计算机网络信息中心，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村南四街4号院内2号楼；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。