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龙图腾网恭喜江苏开博科技有限公司申请的专利一种数据中心流量异常监测方法及系统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：CN119210907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411712303.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种数据中心流量异常监测方法及系统是由唐军;梁鹏岳;薛俊强;冯绍隆设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据中心流量异常监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据流量监测技术领域，具体涉及一种数据中心流量异常监测方法及系统。本发明首先获取数据中心的所有流量数据及对应类型标签，利用流量数据构建随机森林模型，在随机森林模型的每个决策树的每个非叶子节点的属性分裂过程中，结合样本流量数据的异常类型不均衡对属性分裂结果的影响，分析评估每个非叶子节点的每个待选属性的优选程度，进而筛选出非叶子节点的最优分裂属性；基于最优分裂属性进行对应非叶子节点的递归分裂，获取构建好的随机森林模型；进而基于构建好的随机森林模型对数据中心流量进行异常监测，提高了决策树的构建效果，进而提高了随机森林模型对数据中心流量的异常监测准确性。

本发明授权一种数据中心流量异常监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数据中心流量异常监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取数据中心的所有流量数据，所述流量数据中包括每种属性下的流量属性参数；获取每个所述流量数据的类型标签，所述类型标签至少包括若干种异常标签；利用所述流量数据构建随机森林模型，在随机森林模型的每个决策树的每个非叶子节点的属性分裂过程中，根据非叶子节点的每个待选属性的优选程度，从所有待选属性中筛选出非叶子节点的最优分裂属性；基于最优分裂属性进行对应非叶子节点的递归分裂，直至满足预设分裂终止条件，获取构建好的随机森林模型；基于构建好的随机森林模型对数据中心流量进行异常监测；其中，非叶子节点的每个待选属性的优选程度的获取方法包括：在每个非叶子节点的每个待选属性的分裂结果中，根据每个分裂节点中所述流量数据的异常标签的分布，相对对应非叶子节点中所述流量数据的异常标签的分布的偏差情况，将分裂节点分划为有效分裂节点和无效分裂节点；根据所述有效分裂节点及所述无效分裂节点的差异，获取每个非叶子节点的每个待选属性的第一分裂效果系数；在每个非叶子节点的每个待选属性的分裂结果中，根据每种异常标签的所述流量数据在每个无效分裂节点中的分布占比，相对同种异常标签的所述流量数据在对应非叶子节点中的分布占比的偏差，结合每种异常标签的所述流量数据在不同无效分裂节点中的分布占比差异，获取每个非叶子节点的每个待选属性对每种异常标签的所述流量数据的第二分裂效果系数；根据所述第一分裂效果系数及所述第二分裂效果系数，获取每个决策树中对应非叶子节点的每个待选属性的优选程度。

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