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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利网络流量检测方法、系统、电子设备及存储介质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：CN119341845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411885356.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权网络流量检测方法、系统、电子设备及存储介质是由顾钊铨;张明瑞;杜磊;陈翊璐;冯文英;曾丽仪;宋翔宇;肖雨佳;石雨佳设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络流量检测方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种网络流量检测方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括对捕获到的网络流量提取流级别特征并对其进行独热编码，得到多维特征向量，利用kmeans算法对多维特征向量分别进行良性流量和恶意流量聚类，并生成子类标签；使用多质心对比自编码器对多维特征向量降维，得到嵌入特征向量；使用多层感知器对所述嵌入特征向量进行二分类，获取所述嵌入特征向量的良性类置信度和恶意类置信度，并确定置信度高对应的类为预测类；基于所述嵌入特征向量的子类质心和置信度筛选待检测样本，并利用筛选出的所述待检测样本优化所述多质心对比自编码器和所述多层感知器。本发明方法对正常流量和恶意流量具有持续高效的判别能力。

本发明授权网络流量检测方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络流量检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对捕获到的网络流量提取流级别特征，对所述流级别特征进行独热编码，得到多维特征向量，利用kmeans算法对所述多维特征向量分别进行良性流量和恶意流量聚类，并生成子类标签；使用多质心对比自编码器对所述多维特征向量降维，得到嵌入特征向量；使用多层感知器对所述嵌入特征向量进行二分类，获取所述嵌入特征向量的良性类置信度和恶意类置信度，并确定置信度高对应的类为预测类；基于所述嵌入特征向量的子类质心和置信度筛选待检测样本，并利用筛选出的所述待检测样本优化所述多质心对比自编码器和所述多层感知器;所述待检测样本被筛选的可能性具体为：基于多层感知器预测的良性类和恶意类，分别计算出良性类和恶意类各子类的质心，并找出一个距离待检测样本最近的良性类质心和一个距离待检测样本最近的恶意类质心，然后计算两个最近距离之间的最小比值；利用多层感知器预测对待检测样本输出的置信度获取待检测样本的不确定性概率，将所述最小比值与所述不确定性概率相加构成待检测样本的选择可能性；所述待检测样本的选择可能性用表达式表示如下： ,其中，表示在嵌入空间中待检测样本和最近良性类质心之间的距离，表示在嵌入空间中待检测样本和最近恶意类质心之间的距离，表示待检测样本经过多质心对比自编码器后的嵌入特征向量，是嵌入特征向量经过多层感知器后输出的置信度。

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