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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种高速网络流量异常检测方法及装置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：CN121690862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610187636.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种高速网络流量异常检测方法及装置是由李传伟;孙玉娥;黄河;张瀚文;汪贔宸;王兆杰;吉鹏设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速网络流量异常检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高速网络流量异常检测方法及装置，属于网络数据流实时检测技术领域，本发明通过每个数据流中网络数据包所属的数据流标识，确定数据流在存储位置的网络特征基数估计值，并基于网络特征基数估计值在细粒度层面确定异常数据流，再通过异常数据流中网络数据包所属的子网标识，在粗粒度层面确定异常子网，实现了对个体异常行为和群体异常模式的捕捉，能够在有限内存条件下实现高精度大基数流检测与子网级聚合分析的网络流量异常检测，解决了当前高速网络流量异常检测不能兼顾轻量化计算与检测精度的问题。

本发明授权一种高速网络流量异常检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种高速网络流量异常检测方法，其特征在于，包括： 获取每个数据流中网络数据包所属的数据流标识； 根据数据流标识，确定数据流在存储位置用于表征数据流大小的网络特征基数估计值； 所述存储位置包括用于存储并更新数据流状态信息的第一存储单元和用于存储并基于数据流状态信息更新对应子网聚合特征信息的第二存储单元； 所述第一存储单元存储并更新数据流状态信息的方法包括： 所述数据流状态信息包括数据流标识、流量增长频数计数值和网络特征基数估计值； 根据数据流每个到达的网络数据包对应的源地址、目的地址和协议类型特征，生成与网络数据包对应的当前数据流标识； 基于当前数据流标识，计算存储位置中与每个网络数据包对应的第一索引位置； 采用下式计算第一索引位置： ； 其中，表示第个第一存储单元与网络数据包对应的第一索引位置，表示第一哈希函数，表示当前数据流标识，表示异或运算符，表示随机种子，表示取模运算符，表示第一存储单元的数量； 若第一存储单元中的第一索引位置已被占用，则第一存储单元中存在历史数据流标识和对应的历史网络特征基数估计值； 将历史数据流标识与当前数据流标识进行对比，若对比结果一致，则对流量增长频数计数值进行增量操作，更新对应的网络特征基数估计值，否则触发冲突处理机制； 基于网络特征基数估计值，筛选出异常数据流； 获取异常数据流中网络数据包所属的子网标识； 基于子网标识，确定异常数据流对应的异常子网； 将所有异常数据流与异常子网进行关联分析处理，确定每个异常子网的关键来源流。

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