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龙图腾网恭喜吉林省卓越科技有限公司申请的专利基于大数据分析的网络流量异常检测方法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：CN119416126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510013969.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于大数据分析的网络流量异常检测方法是由董雪峰设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的网络流量异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于大数据分析的网络流量异常检测方法，该方法对网络流量数据序列进行季节性分解，得到每个数据的季节性分量；对网络流量数据序列进行趋势性分解时，获取第一个数据的短期局部窗口和长期局部窗口，得到对应趋势性分量和数据变化趋势程度；根据数据变化趋势程度获取下一个数据的短期局部窗口，将下一个数据作为第一个数据，重复第一个数据对应的趋势性分量和数据变化趋势程度的获取方法，直至遍历到网络流量数据序列中最后一个数据，得到每个数据的趋势性分量；根据季节性分量和趋势性分量获取每个数据的残差分量，进而在网络流量数据序列中筛选得到异常数据，提高了对网络流量异常数据检测的精确性。

本发明授权基于大数据分析的网络流量异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的网络流量异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取在预设周期内的网络流量数据序列，根据预设长度的滑动窗口，对所述网络流量数据序列进行季节性分解，得到所述网络流量数据序列中的每个数据的季节性分量；在对所述网络流量数据序列进行趋势性分解时，根据所述滑动窗口，获取所述网络流量数据序列中的第一个数据的短期局部窗口和长期局部窗口，根据所述第一个数据的短期局部窗口和长期局部窗口中的数据差异，获取所述第一个数据的短期局部窗口对应的趋势性分量和数据变化趋势程度；根据所述第一个数据的短期局部窗口对应的数据变化趋势程度，获取所述第一个数据之后的下一个数据的短期局部窗口，将所述下一个数据作为所述第一个数据，重复所述第一个数据的短期局部窗口对应的趋势性分量和数据变化趋势程度的获取方法，直至遍历到所述网络流量数据序列中的最后一个数据，得到所述网络流量数据序列中的每个数据的趋势性分量；根据所述网络流量数据序列中的每个数据的季节性分量和趋势性分量，分别得到所述网络流量数据序列中的每个数据的残差分量，根据所述网络流量数据序列中的每个数据的残差分量，在所述网络流量数据序列中筛选得到异常数据；所述根据所述第一个数据的短期局部窗口和长期局部窗口中的数据差异，获取所述第一个数据的短期局部窗口对应的趋势性分量和数据变化趋势程度，包括：根据所述第一个数据的短期局部窗口对应的标准差，获取所述第一个数据的短期局部窗口对应的波动系数；分别计算所述第一个数据的短期局部窗口中每两个相邻数据的一阶差分值，得到平均一阶差分值，根据所述平均一阶差分值，获取所述第一个数据的短期局部窗口对应的梯度变化系数；对所述波动系数和所述梯度变化系数进行加权求和，得到所述第一个数据的短期局部窗口对应的趋势性分量；根据所述第一个数据的短期局部窗口和预设的滑动步长，在所述网络流量数据序列上进行滑动遍历，得到预设数量个目标短期局部窗口，分别获取所述预设数量个目标短期局部窗口对应的趋势性分量，与所述短期局部窗口对应的趋势性分量组成一个集合，对所述集合中的趋势性分量进行加权求和，得到所述第一个数据的长期局部窗口对应的局部长期趋势性分量；获取所述第一个数据的短期局部窗口中的最大数据和最小数据，计算所述趋势性分量和所述局部长期趋势性分量的均值，获取所述均值和所述最小数据的第一差值，获取所述最大数据和所述最小数据的第二差值，将所述第一差值和所述第二差值的比值作为所述第一个数据的短期局部窗口对应的数据变化趋势程度。

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