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龙图腾网恭喜绿盟科技集团股份有限公司;北京神州绿盟科技有限公司申请的专利一种检测异常数据的方法、装置及电子设备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：CN115278757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202210875674.0，技术领域涉及：H04W24/08；该发明授权一种检测异常数据的方法、装置及电子设备是由陈毅;熊晨宇;胡晓楠;刘燕;潘登;黄俊设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种检测异常数据的方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种检测异常数据的方法、装置及电子设备，用于解决现有技术在检测大量流量数据时检测效率低的问题。该方法包括，调用特征分类模型对待检测数据进行特征分类，得到待检测数据的第一特征，可选的，基于特征提取方式对待检测数据中的至少一部分进行特征提取，得到待检测数据中的至少一部分的第二特征，然后调用安全检测模型，对第一特征和或第二特征进行检测，得到第一特征和或第二特征各自对应的异常指数，再将待检测数据中具有大于预设阈值的异常指数的数据作为异常数据，基于该异常数据得到检测结果。通过上述方法，可以对大流量数据进行实时的自动检测，有效提高检测效率。

本发明授权一种检测异常数据的方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种检测异常数据的方法，其特征在于，所述方法包括：调用特征分类模型对待检测数据进行特征分类，得到所述待检测数据的第一特征；和或基于特征提取方式对所述待检测数据中的至少一部分进行特征提取，得到所述待检测数据中的至少一部分的第二特征；调用安全检测模型，对所述第一特征和或所述第二特征进行检测，得到所述第一特征和或所述第二特征各自对应的异常指数；将所述待检测数据中具有大于预设阈值的异常指数的数据作为异常数据；其中，所述特征分类模型基于如下操作得到：基于当前的特征分类模型对训练数据进行特征分类，得到特征分类结果的第一指标和第二指标；其中，所述第一指标为所述特征分类结果的不准确概率，所述第二指标为所述特征分类结果的准确概率；判断所述第一指标是否处于至少一个预设区间内；若否，则获取所述第一指标对应的训练数据的分析结果，并基于所述分析结果以及所述训练数据，对所述当前的特征分类模型进行更新；若是，则获取所述第二指标对应的训练数据作为候选训练数据；其中，所述候选训练数据对应所述至少一个预设区间；直到所述当前的特征分类模型的评价指标满足预设评价指标要求，基于所述候选训练数据更新所述当前的特征分类模型，得到最终的特征分类模型。

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