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龍圖騰網恭喜中國礦業大學(北京)申請的專利一種基于鄰接矩陣重構跳躍損失的圖網絡惡意流量檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119135400B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411218577.X，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種基于鄰接矩陣重構跳躍損失的圖網絡惡意流量檢測方法是由劉康;李欣雨;代文青設計研發完成，并于2024-09-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于鄰接矩陣重構跳躍損失的圖網絡惡意流量檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于鄰接矩陣重構跳躍損失的圖網絡惡意流量檢測方法，包括：獲取待測網頁節點源數據；將待測網頁節點源數據輸入基于重構跳躍損失函數的節點類別分類模型，獲取待測網頁節點流量預測類別；對比待測網頁節點流量預測類別與實際類別，若待測網頁節點流量預測類別與實際類別之間差距大于預設閾值，則判定網站被惡意流量訪問，輸出被判定為惡意流量訪問的網頁節點。本發明將網頁數據以圖數據的形式進行存儲和預測，通過鄰接矩陣的重構以及使用正負樣本節點對的不同階段的相似性對比，構建重組跳躍損失函數訓練網頁節點分類模型進行流量預測，通過對比預測流量與實際流量，更準確地識別被惡意流量訪問的網頁。

本發明授權一種基于鄰接矩陣重構跳躍損失的圖網絡惡意流量檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于鄰接矩陣重構跳躍損失的圖網絡惡意流量檢測方法，其特征在于，包括：獲取待測網頁節點源數據；將所述待測網頁節點源數據輸入預設的網頁節點流量預測模型，獲取待測網頁節點流量預測類別；其中，所述網頁節點流量預測模型，通過基于重構跳躍損失函數的節點類別分類器構建，并利用預構建的數據集訓練獲得，重構跳躍損失函數使用交叉熵損失函數來指導節點類別分類器完成節點分類，使用初始跳躍損失函數來維持節點特征的一致性，所述數據集包括：基于網頁節點源數據轉換的網頁節點圖網絡數據以及網頁節點的正常流量標簽；對比待測網頁節點流量預測類別與實際類別，若所述待測網頁節點流量預測類別與實際類別之間差距大于預設閾值，則判定網站被惡意流量訪問，輸出被判定為惡意流量訪問的網頁節點；獲取所述重構跳躍損失函數包括：基于節點類別分類器的輸出，構建類別一致性鄰接矩陣；基于網頁節點的初始特征，使用KNN算法找到與每一個節點特征最相似的k個節點，構建KNN鄰接矩陣；基于所述類別一致性鄰接矩陣和KNN鄰接矩陣，構建重組節點圖網絡鄰接矩陣；基于所述重組節點圖網絡鄰接矩陣和原始的網頁節點圖網絡，構建正負樣本節點的節點對集合；基于所述節點對集合中的正負樣本節點對，計算初始跳躍損失函數；將初始跳躍損失函數和交叉熵損失函數，以超參數λ進行加權聚合，獲取最終的所述重構跳躍損失函數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國礦業大學(北京)，其通訊地址為：100083 北京市海淀區學院路丁11號人工智能學院逸夫樓803；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。