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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于精英麻雀搜索改进XGBoost算法的异常流量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：CN116707923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310712280.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于精英麻雀搜索改进XGBoost算法的异常流量检测方法及系统是由王兴伟;孙晓娟;于佳林;赵伟莨;李婕;贾杰设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于精英麻雀搜索改进XGBoost算法的异常流量检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于精英麻雀搜索改进XGBoost算法的异常流量检测方法，其中：所述方法步骤如下：1、对实时采集的带有异常流量环境的网络流量数据进行初始化，获得带有初始特征集的流量数据集；2、对步骤1中所述的流量数据集进行特征提取获得提取后的特征集的流量数据集；3、将步骤2中所述的带有初始特征集的流量数据集输入至基于精英麻雀搜索改进XGBoost模型，输出检测结果。其有益效果是，使用XGBoost作为基分类器，精英麻雀搜索算法进行算法性能优化，得到更精准的异常流量分类结果。

本发明授权基于精英麻雀搜索改进XGBoost算法的异常流量检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于精英麻雀搜索改进XGBoost算法的异常流量检测方法，其特征在于：所述方法步骤如下： 1、对实时采集的带有异常流量环境的网络流量数据进行初始化，获得带有初始特征集的流量数据集； 2、对步骤1中所述的流量数据集进行特征提取获得提取后的特征集的流量数据集； 3、将步骤2中所述的带有初始特征集的流量数据集输入至基于精英麻雀搜索改进XGBoost模型，输出检测结果； 3步骤中，所述基于精英麻雀搜索改进XGBoost模型为：对构建好的XGBoost模型利用精英麻雀搜索算法进行优化得到的所述基于精英麻雀搜索改进XGBoost模型； 构建XGBoost模型的方法为： 一：输入经过特征提取处理后的历史网络流量数据集，历史网络流量数据集由特征矩阵F和标签向量L组成，其中F的维度为，表示有n个样本，每个样本含有m个特征； 二：初始化XGBoost模型作为原始模型：所述XGBoos模型使用决策树作为基分类器，初始化只有一个叶子结点的决策树； 三：计算每次预测会出现的残差：使用“步骤二”中的初始化XGBoost模型对输入的步骤一中的历史流量集数据进行预测，得到预测结果，计算预测结果与实际标签之间的残差：；其中y为实际标签； 四：训练子模型：使用步骤三中得到的所述残差作为标签，将历史网络流量数据集的数据作为训练集，再训练一个新的决策树模型，作为所述原始模型的一棵子树，用于纠正所述原始模型的错误，得到一个更新过的更加准确的新模型； 五：迭代训练所述新模型：重复步骤三—四，直到达到预设的迭代次数为止，并保存训练好的XGBoost模型。

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