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龙图腾网获悉北京自然原数科技有限公司申请的专利网络传输数据的安全检测方法和装置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：CN121485969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511523995.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权网络传输数据的安全检测方法和装置是由江晶设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络传输数据的安全检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种网络传输数据的安全检测方法和装置，属于数据安全领域。方法包括：利用安全检测模型和聚类模型对网络传输数据进行安全检测；基于安全检测模型和聚类模型的检测结果比对，输出检测结果；当比对不一致时，计算综合安全系数，并将该网络传输数据存入经验样本池；利用经验样本池中样本，对安全检测模型和聚类模型分别进行模型优化。本方案利用有监督安全检测模型和无监督聚类模型并行检测，生成双模态高精度检测；通过两个模态模型的跨模态联合分析，将存疑的网络传输数据存入经验样本池，并利用经验样本池样本实现有监督安全检测模型和无监督聚类模型并行优化，实现模型的在线闭环热更新，提高对新型攻击的动态感知，将低误判率。

本发明授权网络传输数据的安全检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种网络传输数据的安全检测方法，其特征在于，包括： 利用预先训练好的安全检测模型和聚类模型对网络传输数据进行安全检测； 基于所述安全检测模型和所述聚类模型的检测结果比对，输出检测结果； 当比对不一致时，计算综合安全系数，并将该网络传输数据存入经验样本池； 利用经验样本池中样本，对所述安全检测模型和所述聚类模型分别进行模型优化； 所述当比对不一致时，计算综合安全系数，并将该网络传输数据存入经验样本池，包括： 当比对不一致，基于历史累计准确率，计算所述安全检测模型和所述聚类模型的权重因子； 获取同一IP流中前一网络传输数据及所述安全检测模型和所述聚类模型的检测结果，计算历史样本系数； 基于所述安全检测模型的梯度误差和概率分布，所述聚类模型的样本时空距离，以及该网络传输数据的传输风险参数计算衰减核，结合所述权重因子和所述历史样本系数计算该网络传输数据的综合安全系数； 将该网络传输数据及其所述综合安全系数，以及同一IP流中历史网络传输数据存入经验样本池。

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