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龙图腾网获悉广西交通设计集团有限公司申请的专利一种基于防火墙的网络安全检测方法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：CN120567491B 。

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：202510697211.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于防火墙的网络安全检测方法及系统是由王长海;周开制;黄中章;张昕;陈成伟;庞才杰;谭君;王建明;罗海宇;陈少锋;覃超生设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于防火墙的网络安全检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于防火墙的网络安全检测方法及系统，所属领域为网络安全领域，包括：发现流量的异常模式和离群点，根据聚类结果确定潜在的恶意流量簇；针对疑似恶意流量簇，提取其代表性样本，通过威胁情报对接接口，将样本流量与已知恶意流量特征库进行相似度匹配，若匹配度超过预设阈值，则判定为已知类型的恶意流量；将训练好的恶意流量分类模型部署到防火墙的在线检测模块中，对实时网络流量进行预测和分类，若判定为恶意流量，则触发防火墙的阻断和隔离策略，对恶意流量进行实时拦截。

本发明授权一种基于防火墙的网络安全检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于防火墙的网络安全检测方法，其特征在于，包括： 获取网络流量数据包，解析所述数据包的关键字段，获得结构化的流量元数据； 对所述结构化的流量元数据进行特征工程处理，生成反映流量行为模式的特征向量； 基于无监督机器学习算法对所述反映流量行为模式的特征向量进行聚类分析，根据聚类结果确定疑似恶意流量簇； 提取所述疑似恶意流量簇的代表性样本，通过威胁情报对接接口，将样本流量与已知恶意流量特征库进行相似度匹配，若匹配度超过预设阈值，则判定为已知类型的恶意流量； 通过专家标注的流量样本对支持向量机模型和决策树进行训练，获得恶意流量分类模型； 将所述已知类型的恶意流量作为标签反馈至所述恶意流量分类模型中进行优化，基于优化模型对网络安全进行检测； 所述根据聚类结果确定疑似恶意流量簇的过程包括： 通过K-means算法对所述反映流量行为模式的特征向量进行聚类，将流量划分为多个簇； 计算每个流量样本到其所属簇中心的距离，若距离超过预设阈值，则判定为异常点； 统计每个簇内的异常点比例，若比例超过预设阈值，则判定该簇为恶意流量簇； 训练自编码器模型，对流量特征进行降维和重构，计算重构误差，若流量样本的重构误差超过预设阈值，则判定为疑似恶意流量簇； 所述基于优化模型对网络安全进行检测的过程包括： 获取网络流量数据，对流量数据进行特征提取和向量化表示，得到流量特征向量； 将流量特征向量输入到所述优化模型中，通过模型预测得到该流量的恶意概率值； 判断恶意概率值是否超过预设的恶意阈值，若超过阈值则将该流量判定为恶意流量，否则判定为正常流量； 针对判定为恶意的流量，触发防火墙的阻断策略，对恶意流量的源IP地址和目的IP地址进行实时阻断，同时将恶意流量引流到隔离区域，对恶意流量进行深入分析，提取恶意流量的关键特征和攻击手段； 根据分析得到的恶意流量特征和所述已知类型的恶意流量，对恶意流量分类模型进行增量训练和优化，将优化后的恶意流量分类模型重新部署到防火墙的实时检测模块中，不断迭代更新，实现对恶意流量的动态检测和实时防御。

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