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龙图腾网恭喜苏州元脑智能科技有限公司申请的专利网络流量测试模型的生成方法及网络流量异常检测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：CN119892521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510380142.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权网络流量测试模型的生成方法及网络流量异常检测方法是由刘海玲;张新;李辰;姜金哲;于云龙设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络流量测试模型的生成方法及网络流量异常检测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种网络流量测试模型的生成方法及网络流量异常检测方法，涉及异常检测技术领域，包括：接收云服务端发送的预设时间内的网络流量数据；将网络流量数据整合为网络流量训练集；根据预设光学阵列及网络流量训练集计算对应的均值；根据预设光学阵列及网络流量训练集计算对应的方差；根据均值、方差及网络流量训练集生成网络流量测试模型，通过使用光学阵列训练的网络流量测试模型代替传统算法模型，在处理庞杂的网络流量时，提高了数据处理效率。

本发明授权网络流量测试模型的生成方法及网络流量异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种网络流量测试模型的生成方法，其特征在于，包括：接收任一云服务端发送的预设时间内的网络流量数据；将所述网络流量数据整合为网络流量训练集；根据预设光学阵列及所述网络流量训练集计算对应的均值；根据所述预设光学阵列及所述网络流量训练集计算对应的方差；根据所述均值、所述方差及所述网络流量训练集生成网络流量测试模型；所述网络流量训练集中包括一个或多个网络流量数据点；相应地，所述根据所述均值、所述方差及所述网络流量训练集生成网络流量测试模型，包括：按照联合密度函数，根据所述均值、所述方差及各网络流量数据点生成网络流量测试模型；所述按照联合密度函数，根据所述均值、所述方差及各网络流量数据点生成网络流量测试模型，的计算公式，包括： 式中，为网络流量测试模型中第i个网络流量测试点对应的测试结果；d为网络流量特征的数量；为第i个网络流量数据点的第j个网络流量特征，；为均值；为标准差；为方差。

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苏州元脑智能科技有限公司，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢；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”。