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龙图腾网恭喜深圳市基纳控制有限公司申请的专利一种基于异型接口的网络监控方法、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：CN114826765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210537557.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于异型接口的网络监控方法、系统是由王晓峰;刘溯源设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异型接口的网络监控方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于异型接口的网络监控方法、系统，通过使用神经网络模型对网络数据流特征矩阵执行处理提取其在高维特征空间上的表达以及初步的判断结果，并同时考虑到对网络数据流直观特征数据的分析，通过算所述第一特征矩阵的协方差矩阵，并计算所述协方差矩阵的特征值，将所述特征值对应的特征向量，作为第二特征向量，并进一步基于第一特征向量、第二特征向量执行拼接，得到拼接特征向量；基于拼接特征向量以及支持向量机模型，确定网路状态类型；通过判断若当前网络状态类型与所述网络状态初步判断结果一致，则将当前网路状态类型确定为最终网路状态类型，提高了网络状态监控的准确率。

本发明授权一种基于异型接口的网络监控方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异型接口的网络监控方法，其特征在于，所述方法包括：接收监控请求，所述监控请求包括异型接口ID以及监控时间；根据监控请求，捕获经过所述异型接口的网络数据流，将网络数据流进行预处理操作以生成第一特征矩阵；将第一特征矩阵输入至第一神经网络模型，以获得第一特征向量；同时，计算所述第一特征矩阵的协方差矩阵，并计算所述协方差矩阵的特征值，将所述特征值对应的特征向量，作为第二特征向量；将所述第一特征向量、第二特征向量执行拼接，得到拼接特征向量；基于拼接特征向量以及支持向量机模型，确定网络状态类型；其中，所述第一神经网络模型、支持向量机模型包括定义的多种网络状态类型；所述预处理操作，包括： 其中，X为网络数据流，M第一特征矩阵，W为预处理权重矩阵，b为偏移量；将所述第一特征向量、第二特征向量执行拼接，得到拼接特征向量，包括：确定所述第一特征向量、第二特征向量的拼接向量，所述拼接向量的维数为第一特征向量、第二特征向量的维数总和；基于拼接向量将所述第一特征向量、第二特征向量执行拼接，得到拼接特征向量；所述第一神经网络模型的各层在层的正向传递中包括对输入数据进行卷积处理、沿所述第一特征矩阵的最大值池化处理和激活处理，其中，激活处理过程中，通过随机选取神经元节点操作，使得任一神经元的激活值以一定的概率停止；所述第一神经网络模型的第一层的输入为第一特征矩阵，输出为第一特征向量以及网络状态初步判断结果；基于拼接特征向量以及支持向量机模型，确定网络状态类型，所述支持向量机模型包括定义的网络状态类型，包括：预先定义网络状态类型为异常状态、正常状态，其中，异常状态至少包括离线异常和或入侵异常；并捕获对应的网络状态类型下的经过所述异型接口的网络数据流；基于拼接特征向量以及支持向量机模型，确定当前网络状态类型，若当前网络状态类型与所述网络状态初步判断结果一致，则将当前网络状态类型确定为最终网络状态类型。

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