买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜深圳市步来克科技有限公司申请的专利交换机的网络异常监测方法及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：CN119071052B 。

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：202411143610.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权交换机的网络异常监测方法及系统是由董昊天;王昊;周国强;李轩;王爽;许镇文设计研发完成，并于2024-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本交换机的网络异常监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及网络异常监测技术领域，公开了一种交换机的网络异常监测方法及系统，该方法包括：采集网络交换机的历史网络流量数据并进行预处理，得到预处理网络流量数据；对预处理网络流量数据进行多尺度特征提取和特征降维，得到融合特征向量；基于融合特征向量训练交换机级模型和中央模型；通过交换机级模型对实时网络流量数据进行异常检测，得到初步异常检测结果，并结合中央模型进行深度分析，得到深度异常检测结果；对初步异常检测结果和深度异常检测结果进行时空关联分析和多源数据融合，得到综合异常分析报告；基于综合异常分析报告生成自适应防御策略，并在网络交换机中执行自适应防御策略，进而提高了交换机的网络异常监测准确率。

本发明授权交换机的网络异常监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种交换机的网络异常监测方法，其特征在于，所述方法包括：采集网络交换机的历史网络流量数据并进行预处理，得到预处理网络流量数据；对所述预处理网络流量数据进行多尺度特征提取和特征降维，得到融合特征向量；其中，多尺度特征提取包括时间尺度特征提取、频域特征提取、小波特征提取和图结构特征提取；基于所述融合特征向量训练交换机级模型和中央模型；所述交换机级模型是采用自适应隔离森林模型和基于联邦学习框架对融合特征向量训练获得；所述中央模型是采用LSTM网络和注意力机制对融合特征向量训练获得；通过交换机级模型对网络交换机的实时网络流量数据进行预处理后的实时预处理数据进行异常检测，得到初步异常检测结果；对实时预处理数据进行特征提取和转换，使其符合中央模型的输入格式，得到中央模型输入数据；将所述中央模型输入数据输入到所述中央模型中，通过LSTM网络进行时序分析，得到时序特征；对所述时序特征进行注意力机制分析，并计算不同时间步的重要性权重，得到加权时序特征；根据所述加权时序特征进行异常评分和分类，得到深度异常检测结果；对所述初步异常检测结果和所述深度异常检测结果进行时空关联分析，并根据时空关联分析得到的综合关联表示和标准化后的多源异构数据构建异常事件知识图谱，对该知识图谱进行图嵌入分析，得到综合异常分析报告；基于所述综合异常分析报告生成自适应防御策略，并在所述网络交换机中执行所述自适应防御策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市步来克科技有限公司，其通讯地址为：518034 广东省深圳市福田区香蜜湖街道香蜜社区香蜜湖北岸B303-0034号香蜜湖1979文化街A区3层A3栋3层整层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。