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龙图腾网恭喜苏州广联通信科技有限公司申请的专利一种基于数据挖掘的网络异常传输辨识阻隔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：CN119584129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411819150.5，技术领域涉及：H04W12/121；该发明授权一种基于数据挖掘的网络异常传输辨识阻隔方法及系统是由汤同伟;李保瑞设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据挖掘的网络异常传输辨识阻隔方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无线网络通信技术领域，具体为一种基于数据挖掘的网络异常传输辨识阻隔方法及系统，通过对采集的实时网络流量数据进行预处理，生成实时网络流量特征数据，并与建立的不同网络异常流量类型特征数据进行实时网络异常流量类型分析处理，生成实时网络流量分析数据，若实时网络流量分析数据为正常，则结束本次网络流量识别作业；若实时网络流量分析数据为异常，则生成实时网络异常流量类型特征数据，并与建立的网络异常流量类型阻断节点空间位置数据进行阻断节点空间位置搜索处理，得到实时网络异常流量阻断节点空间位置数据，最后构建实时网络异常流量识别数据，并执行实时网络异常流量阻隔作业，实现网络异常流量的智能识别以及精准阻断。

本发明授权一种基于数据挖掘的网络异常传输辨识阻隔方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据挖掘的网络异常传输辨识阻隔方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集实时网络流量数据；S2、对所述实时网络流量数据进行数据预处理，生成实时网络流量特征数据；S3、建立不同网络异常流量类型特征数据；S4、依据所述实时网络流量特征数据和所述不同网络异常流量类型特征数据进行实时网络异常流量类型分析处理，生成实时网络流量分析数据，若实时网络流量分析数据为正常，则结束本次网络流量识别作业；若实时网络流量分析数据为异常，则生成实时网络异常流量类型特征数据；所述S4包括以下步骤：S41、通过萤火虫优化算法对所述实时网络异常流量特征数据集和所述不同网络异常流量类型特征数据集中的各个不同网络异常流量类型特征数据进行实时网络异常流量类型分析处理，根据实时网络异常流量类型分析结果生成实时网络流量分析数据Qfenxi，若所述实时网络流量分析数据Qfenxi为正常，则结束本次网络流量识别作业；若所述实时网络流量分析数据Qfenxi为异常，则生成实时网络异常流量类型特征数据Cleixing；所述S41包括以下步骤：S411、构建萤火虫种群，设定萤火虫种群规模为N、光强吸收系数为γ、步长扰动因子为α，当前迭代次数为t、最大迭代次数为tmax以及不同网络异常流量类型特征数据搜索空间维度为P；在所述不同网络异常流量类型特征数据搜索空间中随机生成N个不同网络异常流量类型特征数据，每个不同网络异常流量类型特征数据对应所述萤火虫种群中的一个萤火虫个体，初始化所述萤火虫种群的初始位置集；S412、计算所述萤火虫种群中各个萤火虫个体的发光亮度，将所述萤火虫种群中各个萤火虫个体按照发光亮度从大到小进行排列，选取其中发光亮度最高的萤火虫个体作为当前最优个体；S413、计算所述萤火虫种群中各个萤火虫个体之间的空间距离；S414、根据所述萤火虫种群中各个萤火虫个体之间的空间距离计算所述萤火虫种群中各个萤火虫个体之间的相对吸引度；S415、所述萤火虫种群中各个萤火虫个体在所述不同网络异常流量类型特征数据搜索空间中会受到发光亮度更高的萤火虫个体的吸引进行位置更新；所述萤火虫种群中的当前最优个体在所述不同网络异常流量类型特征数据搜索空间中通过随机游走的方式进行位置更新；S416、计算所述萤火虫种群中各个萤火虫个体在所述不同网络异常流量类型特征数据搜索空间中进行位置更新后的发光亮度，若萤火虫个体进行位置更新后的发光亮度大于原位置的发光亮度，则用新位置代替原位置；否则，保留原位置；S417、若所述不同网络异常流量类型特征数据搜索空间中出现萤火虫个体的发光亮度大于当前最优个体的发光亮度，则将该萤火虫个体作为新的当前最优个体；否则，直接进入S418；S418、判断当前迭代次数t是否小于最大迭代次数tmax，若当前迭代次数t小于最大迭代次数tmax，则当前迭代次数t加1，并返回S413；否则，将当前最优个体作为全局最优解；S419、设定适应度函数阈值，若所述全局最优解的适应度函数值小于或者等于所述适应度函数阈值，则表示实时网络环境处于安全状态，输出实时网络流量分析数据Qfenxi为正常；若所述全局最优解的适应度函数值大于所述适应度函数阈值，则表示实时网络环境处于危险状态，输出实时网络流量分析数据Qfenxi为异常，并将所述全局最优解对应的不同网络异常流量类型特征数据并进行数据标识，生成实时网络异常流量类型特征数据Cleixing；S5、建立网络异常流量类型阻断节点空间位置数据；S6、根据所述网络异常流量类型阻断节点空间位置数据和所述实时网络异常流量类型特征数据进行阻断节点空间位置搜索处理，得到实时网络异常流量阻断节点空间位置数据；S7、基于所述实时网络流量分析数据、所述实时网络异常流量类型特征数据和所述实时网络异常流量阻断节点空间位置数据构建实时网络异常流量识别数据，并执行实时网络异常流量阻隔作业。

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