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龍圖騰網獲悉中國礦業大學(北京)申請的專利一種基于遷移主動學習的輕量化流量檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120200861B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510686470.6，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種基于遷移主動學習的輕量化流量檢測方法是由霍躍華;梁維;陳君瀚設計研發完成，并于2025-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于遷移主動學習的輕量化流量檢測方法在說明書摘要公布了：本申請涉及惡意流量檢測技術領域，提供了一種基于遷移主動學習的輕量化流量檢測方法。該方法中，基于目標域流量包構建選擇樣本集和測試樣本集，并從選擇樣本集中隨機選擇樣本構建第一標記樣本集，其余樣本構建未標記樣本集；在第一訓練周期中，循環訓練基于源域流量包預訓練生成的且遷移至目標域的惡意流量檢測模型，直至惡意流量檢測模型在測試樣本集上的模型指標滿足第一條件，將第一標記樣本集中的訓練樣本遷移至第二標記樣本集；在第二訓練周期中，對第一訓練周期訓練后的惡意流量檢測模型的模型參數進行循環更新，直至惡意流量檢測模型在測試樣本集上的模型指標滿足第二條件，通過訓練完成的惡意流量檢測模型進行惡意流量檢測。

本發明授權一種基于遷移主動學習的輕量化流量檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于遷移主動學習的輕量化流量檢測方法，其特征在于，包括： 基于目標域Pcap流量包構建選擇樣本集和測試樣本集，并從選擇樣本集中隨機選擇多個訓練樣本構建第一標記樣本集，其余樣本構建未標記樣本集； 在第一訓練周期中，循環訓練基于源域Pcap流量包預訓練生成的且遷移至目標域的惡意流量檢測模型，直至惡意流量檢測模型在測試樣本集上的模型指標滿足第一條件，將第一標記樣本集中的訓練樣本遷移至第二標記樣本集； 在第一訓練周期的單個循環周期：基于第一標記樣本集訓練后的惡意流量檢測模型從未標記樣本集中通過熵采樣獲取一批次的未標記樣本對第一標記樣本集和未標記樣本集分別進行更新，并用更新后的第一標記樣本集訓練惡意流量檢測模型；其中，惡意流量檢測模型是惡意流量檢測模型的輕量化模型； 在第二訓練周期中，對第一訓練周期訓練后的惡意流量檢測模型的模型參數進行循環更新，直至惡意流量檢測模型在測試樣本集上的模型指標滿足第二條件，通過訓練完成的惡意流量檢測模型進行惡意流量檢測； 在第二訓練周期的單個循環周期：基于惡意流量檢測模型從更新后的未標記樣本集中通過置信度采樣獲取一批次的未標記樣本對第二標記樣本集進行更新，并用更新后的第二標記樣本集訓練惡意流量檢測模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國礦業大學(北京)，其通訊地址為：100083 北京市海淀區學院路丁11號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。