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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司北京研究院;中国电信股份有限公司申请的专利网络流量检测模型的建模方法、防护方法及相关设备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：CN116633804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310532203.4，技术领域涉及：H04L41/16；该发明授权网络流量检测模型的建模方法、防护方法及相关设备是由熊奕洋;董石磊;李凯;谭华;张学智设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络流量检测模型的建模方法、防护方法及相关设备在说明书摘要公布了：本公开实施例提供了一种网络流量检测模型的建模方法、应用程序的防护方法、装置、计算机设备、可读存储介质及程序，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取网络流量的日志数据；将所述网络流量的日志数据进行标注；将标注后的所述网络流量的日志数据向量化以获得所述网络流量的日志数据词向量矩阵；根据所述网络流量的日志数据词向量矩阵确定神经网络的层数；将所述词向量矩阵作为输入对所述神经网络进行训练以完成网络流量检测模型的建模，以使所述网络流量检测模型具备根据日志数据识别故障的能力。本公开实施例提供的方案建立的网络流量检测模型，能够根据日志数据对故障进行检测的网络流量检测模型。

本发明授权网络流量检测模型的建模方法、防护方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种网络流量检测模型的建模方法，其特征在于，包括： 获取网络流量的日志数据； 将所述网络流量的日志数据进行标注； 将标注后的所述网络流量的日志数据向量化以获得所述网络流量的日志数据词向量矩阵； 根据所述网络流量的日志数据词向量矩阵确定神经网络的层数； 将所述词向量矩阵作为输入对所述神经网络进行训练以完成网络流量检测模型的建模，以使所述网络流量检测模型具备根据日志数据识别故障的能力； 其中，根据所述网络流量的日志数据词向量矩阵确定神经网络的层数包括： 将所述网络流量的日志数据词向量矩阵进行傅里叶变换以获取所述词向量矩阵的频谱图； 根据具体实践获得不同训练情形下所述神经网络的最佳层数；获取不同训练情形下词向量矩阵对应的最大频率和70频谱功率谱范围；根据不同训练情形下所述神经网络的最佳层数和线性整流函数ReLU进行反向传播，以获取第一线性函数；其中，所述第一线性函数的变量为最大频率和70频谱功率谱范围；所述70频谱功率谱范围是70%的频率所在的范围； 根据所述频谱图获取最大频率和70频谱功率谱范围；将所述最大频率和所述70频谱功率谱范围代入第一线性函数以获得第一线性值； 根据所述第一线性值通过所述线性整流函数ReLU获取所述神经网络的层数。

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