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龍圖騰網(wǎng)獲悉清華大學(xué)申請的專利一種基于窗口特征的惡意流量檢測方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115459947B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210923990.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L9/40；該發(fā)明授權(quán)一種基于窗口特征的惡意流量檢測方法及裝置是由徐恪;李海斌;趙乙;李琦設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-08-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于窗口特征的惡意流量檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于窗口特征的惡意流量檢測方法及裝置，該方法包括：獲取本次待檢測網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)；根據(jù)基于窗口的特征提取方法對本次待檢測網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的特征值進行計算得到第一特征數(shù)據(jù)的特征向量，將特征向量滿足預(yù)設(shè)條件的第二特征數(shù)據(jù)輸入本次預(yù)先訓(xùn)練的流量檢測模型進行數(shù)據(jù)類型判定，得到數(shù)據(jù)類型判定結(jié)果；根據(jù)數(shù)據(jù)類型判定結(jié)果確定本次待檢測網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中的惡意流量數(shù)據(jù)。本發(fā)明實施的方案可以降低機器學(xué)習(xí)檢測惡意流量的延遲，還可以減小機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和檢測過程中對網(wǎng)絡(luò)設(shè)備造成的開銷，并且在降低檢測延遲和開銷的同時可以提高檢測準確率，有助于提升機器學(xué)習(xí)模型在資源有限的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中的易部署性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于窗口特征的惡意流量檢測方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于窗口特征的惡意流量檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取本次與DDoS惡意流量相關(guān)的N個特征屬性的待檢測網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)；根據(jù)基于窗口的特征提取方法對所述本次待檢測網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的特征值進行計算得到第一特征數(shù)據(jù)的特征向量，將所述特征向量滿足預(yù)設(shè)條件的第二特征數(shù)據(jù)輸入本次預(yù)先訓(xùn)練的流量檢測模型進行數(shù)據(jù)類型判定，得到數(shù)據(jù)類型判定結(jié)果； 根據(jù)所述數(shù)據(jù)類型判定結(jié)果確定所述本次待檢測網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中的DDoS惡意流量數(shù)據(jù)； 根據(jù)基于窗口的特征提取方法對本次待檢測網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的特征值進行計算得到第一特征數(shù)據(jù)的特征向量；包括： 設(shè)定特征提取窗口為1秒鐘，從特征提取窗口內(nèi)的N個數(shù)據(jù)包中采樣W個數(shù)據(jù)包，并從這W個數(shù)據(jù)包中計算所需的特征值，得到一個樣本的特征向量FV；其中，每一個窗口內(nèi)采樣數(shù)據(jù)包所提取的特征生成一個樣本。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人清華大學(xué)，其通訊地址為：100084 北京市海淀區(qū)清華園；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。