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龙图腾网恭喜江苏警官学院申请的专利一种用于概念漂移检测和自适应的方法及IoT安全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：CN115412337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202211033769.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种用于概念漂移检测和自适应的方法及IoT安全系统是由谢文伟;印杰;梁广俊设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于概念漂移检测和自适应的方法及IoT安全系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于概念漂移检测和自适应的方法及IoT安全系统，涉及物联网技术领域，包括数据准备、训练模型候选、模型选择及预测输出四个步骤，本发明针对物联网攻击和恶意流量识别等安全问题，提出一种面向概念漂移检测和自适应的方法及相应的IoT安全系统，通过验证物联网流量对数据漂移检测的有效性，对AI模型性能进行评估，从而选择最佳的AI模型。通过对比实验，验证了该框架和自适应方法在实际中的可行性，以及在对IoT安全流量识别性能的提升作用。

本发明授权一种用于概念漂移检测和自适应的方法及IoT安全系统在权利要求书中公布了：1.一种用于概念漂移检测和自适应的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.数据准备准备IoT数据集DataSet用来训练模型，对数据集DataSet进行有放回抽样，经过采样后，得到M个子训练集DataSet1,DataSet2,...,DataSetM；S2.训练模型候选在模型准备阶段，在每个训练集上，训练出分类器作为候选模型，并使用直方图对训练集的特征分布进行表征，同时记录每个特征对模型的重要程度；S3.模型选择在模型选择阶段，使用直方图对待预测数据的特征分布进行表征，然后，根据直方图的相似度，在候选模型中通过相似度对直方图表征的比较，寻找到最相似的训练集，并使用该训练集上训练的模型作为决策模型；所述步骤S3中采用了Self-adaptionEMD的相似度的度量方法，该方法首先使用步骤S3中的直方图生成方法，为待预测数据生成直方图H'，然后分别计算H'与每个训练集直方图H的相似度；所述步骤S3中，令H＝P，H'＝Q，即P和Q分别表示训练样本和待预测数据的直方图，Pi和Qi分别表示各自的直方图某个bin值，表示Pi的权重，表示Qi的权重，如公式5和6所示： 定义流动量矩阵F，如公式7所示，其中，fij表示从Pi到Qi的流动数量；F＝[fij]7定义dij为从Pi到Qi的距离，代价函数如公式8所示，其中，K表示权重序列，A表示训练集直方图bin的数量，B表示待预测数据直方图bin的数量，gi为训练集直方图中，第i个元素对应的特征在权重序列K中的值； 通过线性规划，计算出当公式8取最小值时，流动量矩阵F的取值，计算方法如公式9所示，其中，为代价函数，s.t.表示约束条件； 在使用公式9计算出流动量矩阵F后，再使用公式10计算出待预测数据直方图Q和训练集直方图P的距离，并使用该距离表示直方图Q和P的相似度，距离越小表示两个直方图越相似；

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