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龙图腾网恭喜瞻博网络公司申请的专利具有使用ML模型的主动分析和关联引擎的虚拟网络助理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：CN115226136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202110857663.5，技术领域涉及：H04W24/04；该发明授权具有使用ML模型的主动分析和关联引擎的虚拟网络助理是由E·萨法维设计研发完成，并于2021-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有使用ML模型的主动分析和关联引擎的虚拟网络助理在说明书摘要公布了：本公开的实施例涉及具有使用ML模型的主动分析和关联引擎的虚拟网络助理。描述了网络管理系统处理从AP设备接收到的网络事件数据的技术。NMS被配置为实时动态地确定针对每种事件类型的针对预期发生的最小MIN阈值和最大MAX阈值，其中MIN阈值和MAX阈值定义针对对应事件类型的网络事件的预期发生范围。NMS将无监督机器学习模型应用于网络事件数据，以确定针对事件类型中的每种事件类型的网络事件的预测发生计数，并且基于针对每种事件类型的预测发生计数和动态地确定的最小阈值和最大阈值，来将网络事件中的一个或多个网络事件标识为指示异常网络行为。

本发明授权具有使用ML模型的主动分析和关联引擎的虚拟网络助理在权利要求书中公布了：1.一种系统，包括：无线网络中的多个接入点AP设备；以及网络管理系统，包括：存储器，存储从所述AP设备接收到的网络事件数据，其中所述网络事件数据指示所述无线网络的操作行为，并且其中所述网络事件数据定义在多个观察时间段中的一种或多种事件类型的一系列网络事件；以及一个或多个处理器，被耦合到所述存储器并且被配置为：将无监督机器学习模型应用于所述网络事件数据，以针对所述观察时间段中的最近一个观察时间段动态地确定：i针对所述一种或多种事件类型中的每种事件类型的所述网络事件的预测发生计数，以及ii针对所述一种或多种事件类型中的每种事件类型的最小MIN阈值和最大MAX阈值，其中MIN阈值和MAX阈值定义针对所述一种或多种事件类型的所述网络事件的预期发生范围；以及基于所述MIN阈值和所述MAX阈值以及针对所述观察时间段中的所述最近一个观察时间段的实际网络事件数据，将所述网络事件中的一个或多个网络事件标识为指示异常网络行为，其中所述一个或多个处理器被配置为，针对所述一种或多种事件类型中的每种事件类型：针对对应事件类型确定预测误差，所述预测误差指示由所述无监督机器学习模型生成的所述网络事件的所述预测发生计数与所述实际网络事件数据的实际网络事件的计数之间的差异；以及当所述预测误差超出针对所述对应事件类型的所述MIN阈值和所述MAX阈值的界限时，检测所述异常网络行为。

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