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龙图腾网获悉石家庄学院申请的专利网络流量监测方法、网络流量监测装置、电子设备及可读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：CN119363633B 。

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：202411934406.7，技术领域涉及：H04L43/0876；该发明授权网络流量监测方法、网络流量监测装置、电子设备及可读介质是由李倩坤;石俊峰;左建云设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络流量监测方法、网络流量监测装置、电子设备及可读介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种网络流量监测方法、网络流量监测装置、电子设备及可读介质，涉及流量监测技术领域。该方法包括：获取实时网络流量，将实时网络流量拆解为多个数据包，对多个数据包分别进行特征提取得到各个数据包的连接特征；其中，连接特征包括连接标识特征、时间序列特征；根据卡尔曼滤波算法、匈牙利算法和连接特征对数据包进行特征跟踪预测、特征跟踪匹配和特征更新处理，得到目标连接特征；对目标连接特征进行特征分析，根据特征分析结果识别异常数据包。该方法实现了动态识别流量的行为变化，提高异常流量检测识别的准确率和实时性，提升网络流量监测效果，拓展监测方法的适用场景的效果。

本发明授权网络流量监测方法、网络流量监测装置、电子设备及可读介质在权利要求书中公布了：1.一种网络流量监测方法，其特征在于，包括：获取实时网络流量，将所述实时网络流量拆解为多个数据包，对所述多个数据包分别进行特征提取得到各个数据包的连接特征；其中，所述连接特征包括连接标识特征、时间序列特征；根据卡尔曼滤波算法、匈牙利算法和所述连接特征对所述数据包进行特征跟踪预测、特征跟踪匹配和特征更新处理，得到目标连接特征；其中，所述根据卡尔曼滤波算法、匈牙利算法和所述连接特征对所述数据包进行特征跟踪预测、特征跟踪匹配和特征更新处理，得到目标连接特征的步骤包括：根据所述卡尔曼滤波算法和所述数据包的连接标识特征对所述数据包的时间序列特征进行特征跟踪预测，得到所述数据包在下一时刻对应的预测时间序列特征；基于匈牙利算法将所述预测时间序列特征与下一时刻的实际时间序列特征进行特征跟踪匹配；根据匹配结果和所述卡尔曼滤波算法对所述数据包的时间序列特征进行更新，得到目标时间序列特征；对所述目标连接特征进行特征分析，根据特征分析结果识别异常数据包；其中，所述对所述目标连接特征进行特征分析，根据特征分析结果识别异常数据包的步骤包括：将所述目标连接特征输入机器学习模型中，并根据模型输出结果来判断所述目标连接特征对应的数据包是否为异常数据包；其中，所述机器学习模型是根据历史网络流量进行训练，用于识别正常流量或异常流量。

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