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龙图腾网获悉河北机电职业技术学院申请的专利一种智能大模型驱动的异构流量分析方法、设备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：CN120358103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510855235.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种智能大模型驱动的异构流量分析方法、设备及系统是由刘欢欢;胡新红;张越;卢梦竹;赵杰;孙瑞设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能大模型驱动的异构流量分析方法、设备及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及异构流量分析技术领域，具体涉及一种智能大模型驱动的异构流量分析方法、设备及系统，该方法包括：采集加密流量的侧信道特征，基于单次会话中各数据包的长度、流量方向，以及相对于会话起始时间的到达时间戳，修正Transformer模型的静态位置编码方式，对侧信道特征进行动态位置编码，得到各数据包的第一特征向量；构造第二特征向量、第三特征向量、第四特征向量；为各特征向量分配可学习的偏差向量，组成模态偏差矩阵，作为Transformer模型训练过程中的可学习参数，并修正Transformer模型中的注意力机制；获取所有特征向量的融合特征向量，进行输入流量的攻击检测。从而提高流量检测的准确度。

本发明授权一种智能大模型驱动的异构流量分析方法、设备及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能大模型驱动的异构流量分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 采集加密流量的侧信道特征，其中，所述侧信道特征包括时序特征与结构特征； 基于单次会话中各数据包的长度、流量方向，以及相对于会话起始时间的到达时间戳，修正Transformer模型的静态位置编码方式，对所述侧信道特征进行动态位置编码，得到各数据包的第一特征向量； 基于五元组中网络层IP和传输层端口号构造第二特征向量；通过应用层的数字证书与加密套件构建第三特征向量；基于计算机网络的业务系统日志中的用户ID与访问路径，构建第四特征向量； 为各特征向量分配可学习的偏差向量，用于动态调整不同模态特征的关联权重；将所有特征向量的所述偏差向量组成模态偏差矩阵，作为Transformer模型训练过程中的可学习参数，并修正Transformer模型中注意力机制的表达式；利用修正后的注意力机制，获取所有特征向量的融合特征向量； 采用轻量级分类器对所述融合特征向量进行输入流量的攻击检测； 所述修正Transformer模型中注意力机制的表达式，包括： ；式中，Q表示查询向量，具体为所述第一特 征向量，K表示键向量，具体为所述第二特征向量、所述第三特征向量、所述第四特征向量中 的任一个特征向量，为键向量的转置，V为值向量，表示缩放因子，为键向量的维 度，为模态偏差矩阵，用于显式编码不同模态间的语义差异，以解决跨模态场景中 的信息混淆问题，表示激活函数。

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河北机电职业技术学院，其通讯地址为：054000 河北省邢台市信都区泉北西大街1169号；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”。

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