恭喜南京大学叶翰嘉获国家专利权
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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种基于数据精简的高效异常流量检测方法和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：CN114580506B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210149568.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于数据精简的高效异常流量检测方法和系统是由叶翰嘉;詹德川;周志华;陆苏设计研发完成，并于2022-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于数据精简的高效异常流量检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于数据精简的高效异常流量检测方法和系统，获取基站数据库中的真实数据；随机初始化模拟数据；随机初始化一个异常流量检测模型；分别使用真实数据和模拟数据训练模型，记录模型在两组数据上的损失函数和对应的参数梯度；计算两组梯度之间的欧式距离；最小化上述欧式距离以更新模拟数据；重复上述过程，直到模拟数据收敛，记录模拟数据，并清空基站数据库中的真实数据。用户选定一种异常流量检测模型，初始化该模型；获取之前保存的模拟数据；使用模拟数据训练该模型。本发明基于梯度匹配来获取少量的模拟数据，大大减缓了基站数据库的存储压力，并保证模型的性能不变差。
本发明授权一种基于数据精简的高效异常流量检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据精简的高效异常流量检测方法，其特征在于，包含数据精简过程和精简化异常流量检测模型训练过程；所述数据精简过程中，获取基站数据库中的真实数据；随机初始化模拟数据；随机初始化一个异常流量检测模型；分别使用真实数据和模拟数据训练模型，记录模型在两组数据上的损失函数和对应的参数梯度；计算两组梯度之间的欧式距离；最小化所述欧式距离以更新模拟数据；重复上述过程，直到模拟数据收敛，记录模拟数据，并清空基站数据库中的真实数据；所述精简化异常流量检测模型训练过程中，用户选定一种异常流量检测模型，初始化该模型；获取之前保存的模拟数据；使用模拟数据训练该模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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