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龍圖騰網恭喜綠盟科技集團股份有限公司;北京神州綠盟科技有限公司申請的專利一種檢測異常數據的方法、裝置及電子設備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：CN115278757B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-20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：202210875674.0，技術領域涉及：H04W24/08；該發明授權一種檢測異常數據的方法、裝置及電子設備是由陳毅;熊晨宇;胡曉楠;劉燕;潘登;黃俊設計研發完成，并于2022-07-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種檢測異常數據的方法、裝置及電子設備在說明書摘要公布了：本申請涉及一種檢測異常數據的方法、裝置及電子設備，用于解決現有技術在檢測大量流量數據時檢測效率低的問題。該方法包括，調用特征分類模型對待檢測數據進行特征分類，得到待檢測數據的第一特征，可選的，基于特征提取方式對待檢測數據中的至少一部分進行特征提取，得到待檢測數據中的至少一部分的第二特征，然后調用安全檢測模型，對第一特征和或第二特征進行檢測，得到第一特征和或第二特征各自對應的異常指數，再將待檢測數據中具有大于預設閾值的異常指數的數據作為異常數據，基于該異常數據得到檢測結果。通過上述方法，可以對大流量數據進行實時的自動檢測，有效提高檢測效率。

本發明授權一種檢測異常數據的方法、裝置及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種檢測異常數據的方法，其特征在于，所述方法包括：調用特征分類模型對待檢測數據進行特征分類，得到所述待檢測數據的第一特征；和或基于特征提取方式對所述待檢測數據中的至少一部分進行特征提取，得到所述待檢測數據中的至少一部分的第二特征；調用安全檢測模型，對所述第一特征和或所述第二特征進行檢測，得到所述第一特征和或所述第二特征各自對應的異常指數；將所述待檢測數據中具有大于預設閾值的異常指數的數據作為異常數據；其中，所述特征分類模型基于如下操作得到：基于當前的特征分類模型對訓練數據進行特征分類，得到特征分類結果的第一指標和第二指標；其中，所述第一指標為所述特征分類結果的不準確概率，所述第二指標為所述特征分類結果的準確概率；判斷所述第一指標是否處于至少一個預設區間內；若否，則獲取所述第一指標對應的訓練數據的分析結果，并基于所述分析結果以及所述訓練數據，對所述當前的特征分類模型進行更新；若是，則獲取所述第二指標對應的訓練數據作為候選訓練數據；其中，所述候選訓練數據對應所述至少一個預設區間；直到所述當前的特征分類模型的評價指標滿足預設評價指標要求，基于所述候選訓練數據更新所述當前的特征分類模型，得到最終的特征分類模型。

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綠盟科技集團股份有限公司;北京神州綠盟科技有限公司，其通訊地址為：100089 北京市海淀區北洼路4號益泰大廈5層；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”。