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龙图腾网获悉北京自然原数科技有限公司申请的专利一种基于数据分析的网络异常检测方法及装置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：CN121690628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511523922.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于数据分析的网络异常检测方法及装置是由江晶设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的网络异常检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据分析的网络异常检测方法及装置，属于网络安全技术领域。方法包括：获取核心网络参数的历史数据，将历史数据按照时间先后顺序划分为连续的多个周期；所述核心网络参数为可反映网络运行状态的参数；针对每一个周期，均执行：利用该周期内核心网络参数的历史数据，生成该周期内的自相关特征和互相关特征；并将自相关特征和互相关特征进行融合，得到该周期内的融合特征；利用连续多个周期的融合特征构建基准，以利用当前周期的融合特征与基准的偏差检测网络是否异常。本发明既能够捕捉单个参数在时间上的异常，又能够捕捉参数间的联动异常，从而针对隐性攻击和复杂异常检测，提高了检测准确性。

本发明授权一种基于数据分析的网络异常检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的网络异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取核心网络参数的历史数据，将历史数据按照时间先后顺序划分为连续的多个周期；所述核心网络参数为可反映网络运行状态的参数； 针对每一个周期，均执行：利用该周期内核心网络参数的历史数据，生成该周期内的自相关特征和互相关特征；并利用加权拼接融合方式将自相关特征和互相关特征进行融合，得到该周期内的融合特征； 利用连续多个周期的融合特征构建基准，以利用当前周期的融合特征与基准的偏差检测网络是否异常； 所述自相关特征的生成方式为：计算该周期内每一个核心网络参数的自相关特征；将该周期内每一个核心网络参数的自相关特征进行特征聚合，得到该周期内的自相关特征； 所述计算该周期内每一个核心网络参数的自相关特征，包括：针对每一个核心网络参数，均执行：基于预设的若干个滞后时长，计算每一个滞后时长下该核心网络参数的自相关系数；基于每一个滞后时长下该核心网络参数的自相关系数确定最大自相关滞后时长；计算不同滞后时长下自相关系数的标准差；将每一个滞后时长下的自相关系数、最大自相关滞后时长和不同滞后时长下的标准差，确定为该核心网络参数的自相关特征； 所述将该周期内每一个核心网络参数的自相关特征进行特征聚合，包括：根据每一个核心网络参数的自相关特征，计算平均最大自相关系数、强自相关参数占比和自相关波动均值；将每一个核心网络参数的自相关特征、所述平均最大自相关系数、强自相关参数占比和自相关波动均值作为特征聚合后该周期内的自相关特征。

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