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龙图腾网恭喜北京简网科技有限公司申请的专利基于网络流量深度分析的病毒监测及预警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：CN119583215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510112637.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于网络流量深度分析的病毒监测及预警方法是由王恩爽;冀腾设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于网络流量深度分析的病毒监测及预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全技术领域，公开了基于网络流量深度分析的病毒监测及预警方法，包括以下步骤：通过深度包检测技术实时采集网络流量数据，提取流量特征，并基于时间窗口构建流量特征序列；基于流量特征序列建立异常检测模型，识别偏离正常行为分布的异常模式；根据异常行为检测结果，构建设备感染状态的动态模型，量化设备感染风险；结合设备交互关系构建传播图模型，并基于传播动力学模拟病毒在网络中的扩散路径和传播趋势。本发明能够精准监测未知病毒和变种病毒的隐蔽行为，动态预测病毒传播路径和影响范围，同时结合博弈论和线性规划实现防御资源的最优分配，提升了病毒监测与防御的实时性。

本发明授权基于网络流量深度分析的病毒监测及预警方法在权利要求书中公布了：1.基于网络流量深度分析的病毒监测及预警方法，其特征在于，包括以下步骤：通过深度包检测技术实时进行流量数据采集，提取流量特征，并基于时间窗口划分为流量特征序列；基于流量特征序列建立异常行为检测模型，检测流量中偏离正常行为分布的异常模式；根据异常行为检测结果，建立设备感染状态的动态模型，进行感染风险评估，还包括：设备感染状态Sit由以下微分方程描述：dSi＝βSi1-Sidt+σSidWt，其中，Sit为设备i在时间t的感染概率，β为传播率，σ为噪声强度，dWt为布朗运动；通过数值求解所述微分方程，预测设备在未来时间点的感染概率Sit+Δt，Δt为时间步长；基于传播动力学构建设备交互的传播图模型，模拟病毒在网络中的传播趋势预测；根据传播趋势预测结果生成预警与防御优化信息。

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