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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)申请的专利道路交通网络异常检测方法、装置、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：CN119854037B 。

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：202510322615.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权道路交通网络异常检测方法、装置、电子设备及存储介质是由徐国爱;宋天磊;邓一琦;花忠云;顾钊铨;高翠芸;廖清设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本道路交通网络异常检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种道路交通网络异常检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法应用于云边协同交通网络系统，包括：设备层、边缘计算层和云计算层；所述方法包括：利用设备层采集网络流量数据，并将网络流量数据发送至边缘计算层；利用边缘计算层下载的异常检测模型对网络流量数据进行分类，确定正常流量和异常流量，并将异常流量发送至云计算层；异常检测模型预设于云计算层；利用云计算层预设的深度学习模型识别异常流量的攻击技术，根据攻击技术结合ATTCK框架确定攻击路径图；利用攻击路径图确定攻击链，根据攻击路径图及攻击链确定攻击目标和攻击源。通过云边协同架构，分层处理网络流量数据的分类和攻击行为识别。

本发明授权道路交通网络异常检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种道路交通网络异常检测方法，其特征在于，应用于云边协同交通网络系统，包括：设备层、边缘计算层和云计算层；所述方法包括：利用所述设备层采集网络流量数据，并将所述网络流量数据发送至所述边缘计算层；利用所述边缘计算层下载的异常检测模型对所述网络流量数据进行分类，确定正常流量和异常流量，并将所述异常流量发送至所述云计算层；所述异常检测模型预设于所述云计算层；利用所述云计算层预设的深度学习模型识别所述异常流量的攻击技术，根据所述攻击技术确定攻击路径图；利用所述攻击路径图确定攻击链，根据所述攻击路径图及所述攻击链确定攻击目标和攻击源；所述预设深度学习模型包括：卷积神经网络层、长短期记忆网络层和全连接输出层；利用所述云计算层预设的深度学习模型，识别所述异常流量的攻击技术，包括：利用所述卷积神经网络层确定所述异常流量的属性特征；利用所述长短期记忆网络层确定所述异常流量的时间特征，建立所述异常流量在时间上的依赖关系；拼接所述属性特征和所述依赖关系，形成第一特征向量；利用多个所述全连接输出层对所述第一特征向量进行分类，确定所述第一特征向量的异常类型；所述根据所述攻击技术类型确定攻击路径图包括：确定所述异常类型与至少一个攻击技术之间的映射表；根据所述映射表确定所述攻击技术之间的技术依赖关系；根据所述映射表确定所述攻击技术对应的异常流量的时间顺序；以所述攻击技术为节点，以所述技术依赖关系和所述时间顺序为有向边，确定所述攻击路径图；利用攻击路径图确定攻击链，根据所述攻击路径图及所述攻击链确定攻击目标和攻击源，包括：遍历所述攻击路径图，确定所述攻击路径图中各个所述节点的技术依赖关系，根据所述技术依赖关系确定所述攻击技术的攻击行为；根据所述有向边确定所述攻击技术的最短攻击路径；利用社区检测算法对所述攻击路径图中的各个所述节点进行识别，确定不同所述攻击技术之间的跳转路径；根据所述攻击行为和所述最短攻击路径，确定攻击目标和攻击源；根据所述跳转路径和攻击行为，确定潜在的攻击目标和潜在攻击源。

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)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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”。