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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利一种基于ELM和深度森林的混合模型异常流量检测系统及方法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：CN115175191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210783769.X，技术领域涉及：H04W12/121；该发明授权一种基于ELM和深度森林的混合模型异常流量检测系统及方法是由王攀;羊亚红设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ELM和深度森林的混合模型异常流量检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于ELM和深度森林的混合模型异常流量检测系统及方法，系统包括对实时流量进行特征提取、降维，对降维后的流量特征采用基于ELM和深度森林模型的混合检测，该检测方法主要包括利用无线传感器网络中成员节点上部署的ELM算法对流量进行快速检测，在成员节点的上层节点Sink节点使用深度森林模型对成员节点检测出的异常流量进行二次检测，并最终给出异常流量检测结果，最后在管理节点将该条流量数据存入临时数据库，使用原数据集和新数据集参照准确率和AUC等评估指标对深度森林模型调优。本发明可以完成无线传感器等资源受限节点上的异常流量检测，降低了各个节点异常检测的能耗，同时也能提高异常检测结果的准确率。

本发明授权一种基于ELM和深度森林的混合模型异常流量检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ELM和深度森林的混合模型异常流量检测方法，其特征在于，包括：步骤1：对无线传感器的资源限制节点中的底层成员节点收集的实时流量数据进行数据清洗、特征提取和数据降维；步骤2：在无线传感器网络中的不同节点部署极限学习机ELM模型和深度森林模型，进行混合异常流量检测，并输出异常流量检测结果；具体包括：步骤2-1：通过无线传感器中的管理节点向成员节点部署ELM模型；步骤2-2：通过无线传感器中的管理节点向汇聚节点部署深度森林模型；步骤2-3：在成员节点中对降维后的实时流量数据进行ELM快速检测，并根据检测结果对该流量数据添加数据特征，若检测结果是正常流量，则其数据特征标记为正常值并通过，若检测结果是异常流量，则其数据特征标记为异常值；步骤2-4：在汇聚节点中删除异常流量的数据特征标记，再采用深度森林模型对前述异常流量进行二次检测，并根据二次检测结果对该流量数据添加数据特征作为其最终的特征值，并将数据汇总融合到管理节点中；步骤3：无线传感器中的管理节点根据准确率、AUC作为评估指标对更新的数据集进行深度森林模型重训练，其中，AUC为ROC曲线下的面积。

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南京邮电大学，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66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”。