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龙图腾网获悉浙江朔昂科技有限公司申请的专利一种基于AI大模型的流量安全分析及加速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：CN118740487B 。

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：202410988626.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于AI大模型的流量安全分析及加速方法是由柴永恒;龚晓飞设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI大模型的流量安全分析及加速方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI大模型的流量安全分析及加速方法，本发明涉及网络流量安全技术领域，安全分析系统包括训练模型模块、数据加密模块、资源模型模块、策划判断模块、优化与处理模块、深度分析模块、实时响应模块以及可视化模块，训练模型模块通过建立决策树来训练模型，并根据决策树对网络流量中的流量数据进行识别，本发明的优点在于：通过资源模型模块对网络流量进行实时监测，并将异常数据进行临时剔除，通过策划判断模块对异常数据进一步进行分析，判断是否需要归还至网络流量中，通过优化与处理模块与实时响应模块进行结合对异常数据的流量进行限流以及停止运行，进而提高对网络流量中正常流量的速度，以便确保网络传输效率。

本发明授权一种基于AI大模型的流量安全分析及加速方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI大模型的流量安全分析系统，其特征在于：所述安全分析系统包括训练模型模块、数据加密模块、资源模型模块、策划判断模块、优化与处理模块、深度分析模块、实时响应模块以及可视化模块；所述训练模型模块通过建立决策树来训练模型，并根据决策树对网络流量中的流量数据进行识别，同时将训练完成的模型数据传输至资源模型模块；所述数据加密模块用于对网络流量和决策树进行加密，并通过数字签名对网络流量中的敏感数据以及模块之间相互传输的数据进行加密处理；所述资源模型模块包括AI学习单元、监控单元以及识别单元，所述AI学习单元中设置有AI大模型，并基于网络流量对AI大模型进行训练，所述监控单元用于实时监测网络流量数据，并将监测到网络流量数据中的异常数据传输至识别单元，所述识别单元用于识别监控单元所传输的异常数据，并对异常数据进行分类；所述策划判断模块对识别单元中的数据进行处理，并根据分类后的异常数据生成相应的优化指令，然后将优化指令传输至优化与处理模块中；所述优化与处理模块根据不同类型的优化指令调取安全分析系统的网络管理权限，根据优化指令数据与网络管理权限对异常流量进行处理，利用流量管理策略将资源模型模块中所识别出的异常数据进行处理，并将异常数据进行限速以及标记，然后将标记后的异常数据传输至深度分析模块，同时调取安全分析系统中的网络硬件配置与网络协议，并通过优化网络硬件配置和通过计算网络协议中并行传输通道数量并生成并行通道，提高对网络流量的响应速度，其中并行传输通道数量根据公式： 确定，n表示网络协议中的并行传输通道数量，X表示数据包的大小，Y表示优化前的传输速度，Z表示网络延迟大小，提高对网络流量的响应速度；所述深度分析模块中设置有蜜罐系统，同时蜜罐系统用于运行异常数据并对异常数据的漏洞进行识别，然后将异常数据的漏洞传输至可视化模块；所述实时响应模块对标记的异常数据进行实时监测，同时终止异常数据的运行，并在异常数据被终止后将异常数据的终止数据反馈至实时响应模块中；所述可视化模块用于显示决策树的决策数据、资源模型中的异常数据以及深度分析模块中的异常数据危险类型，同时管理人员对实时响应模块中的异常数据进行删除处理，并且可进行异常数据恢复处理。

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