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龍圖騰網恭喜哈爾濱工業大學(深圳)(哈爾濱工業大學深圳科技創新研究院)申請的專利道路交通網絡異常檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質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：CN119854037B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03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：202510322615.4，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權道路交通網絡異常檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質是由徐國愛;宋天磊;鄧一琦;花忠云;顧釗銓;高翠蕓;廖清設計研發完成，并于2025-03-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本道路交通網絡異常檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提供一種道路交通網絡異常檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質，所述方法應用于云邊協同交通網絡系統，包括：設備層、邊緣計算層和云計算層；所述方法包括：利用設備層采集網絡流量數據，并將網絡流量數據發送至邊緣計算層；利用邊緣計算層下載的異常檢測模型對網絡流量數據進行分類，確定正常流量和異常流量，并將異常流量發送至云計算層；異常檢測模型預設于云計算層；利用云計算層預設的深度學習模型識別異常流量的攻擊技術，根據攻擊技術結合ATTCK框架確定攻擊路徑圖；利用攻擊路徑圖確定攻擊鏈，根據攻擊路徑圖及攻擊鏈確定攻擊目標和攻擊源。通過云邊協同架構，分層處理網絡流量數據的分類和攻擊行為識別。

本發明授權道路交通網絡異常檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種道路交通網絡異常檢測方法，其特征在于，應用于云邊協同交通網絡系統，包括：設備層、邊緣計算層和云計算層；所述方法包括：利用所述設備層采集網絡流量數據，并將所述網絡流量數據發送至所述邊緣計算層；利用所述邊緣計算層下載的異常檢測模型對所述網絡流量數據進行分類，確定正常流量和異常流量，并將所述異常流量發送至所述云計算層；所述異常檢測模型預設于所述云計算層；利用所述云計算層預設的深度學習模型識別所述異常流量的攻擊技術，根據所述攻擊技術確定攻擊路徑圖；利用所述攻擊路徑圖確定攻擊鏈，根據所述攻擊路徑圖及所述攻擊鏈確定攻擊目標和攻擊源；所述預設深度學習模型包括：卷積神經網絡層、長短期記憶網絡層和全連接輸出層；利用所述云計算層預設的深度學習模型，識別所述異常流量的攻擊技術，包括：利用所述卷積神經網絡層確定所述異常流量的屬性特征；利用所述長短期記憶網絡層確定所述異常流量的時間特征，建立所述異常流量在時間上的依賴關系；拼接所述屬性特征和所述依賴關系，形成第一特征向量；利用多個所述全連接輸出層對所述第一特征向量進行分類，確定所述第一特征向量的異常類型；所述根據所述攻擊技術類型確定攻擊路徑圖包括：確定所述異常類型與至少一個攻擊技術之間的映射表；根據所述映射表確定所述攻擊技術之間的技術依賴關系；根據所述映射表確定所述攻擊技術對應的異常流量的時間順序；以所述攻擊技術為節點，以所述技術依賴關系和所述時間順序為有向邊，確定所述攻擊路徑圖；利用攻擊路徑圖確定攻擊鏈，根據所述攻擊路徑圖及所述攻擊鏈確定攻擊目標和攻擊源，包括：遍歷所述攻擊路徑圖，確定所述攻擊路徑圖中各個所述節點的技術依賴關系，根據所述技術依賴關系確定所述攻擊技術的攻擊行為；根據所述有向邊確定所述攻擊技術的最短攻擊路徑；利用社區檢測算法對所述攻擊路徑圖中的各個所述節點進行識別，確定不同所述攻擊技術之間的跳轉路徑；根據所述攻擊行為和所述最短攻擊路徑，確定攻擊目標和攻擊源；根據所述跳轉路徑和攻擊行為，確定潛在的攻擊目標和潛在攻擊源。

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哈爾濱工業大學(深圳)(哈爾濱工業大學深圳科技創新研究院)，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區桃源街道深圳大學城哈爾濱工業大學校區；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”。