買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉暨南大學申請的專利基于AE模型優(yōu)化的對抗訓練式無監(jiān)督入侵檢測系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116318773B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202211504988.6，技術領域涉及：H04L9/40；該發(fā)明授權基于AE模型優(yōu)化的對抗訓練式無監(jiān)督入侵檢測系統(tǒng)及方法是由曾國強;楊耀偉;耿光剛;翁健;黃家承;張宇設計研發(fā)完成，并于2022-11-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于AE模型優(yōu)化的對抗訓練式無監(jiān)督入侵檢測系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于自編碼器模型優(yōu)化的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對抗訓練式無監(jiān)督入侵檢測系統(tǒng)及方法。本發(fā)明使用數(shù)據(jù)解壓模塊采集工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的通訊時序流量，經(jīng)過譜殘差技術的數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化和數(shù)據(jù)樣本化等獲得輸入數(shù)據(jù)集，將AE網(wǎng)絡模型的架構和參數(shù)進行二進制編碼，設計基于二進制遺傳優(yōu)化技術的AE網(wǎng)絡模型離線優(yōu)化平臺，并利用對抗訓練對個體適應度進行評估，經(jīng)迭代優(yōu)化后自動獲得工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)入侵檢測系統(tǒng)的AE網(wǎng)絡最優(yōu)模型。本發(fā)明不僅可實現(xiàn)用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)無監(jiān)督入侵檢測系統(tǒng)的AE模型的對抗式訓練和自動優(yōu)化設計，提高了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)入侵檢測系統(tǒng)的模型訓練穩(wěn)定性和智能化設計水平，還提升了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)入侵檢測的召回率和F1評分等性能指標。

本發(fā)明授權基于AE模型優(yōu)化的對抗訓練式無監(jiān)督入侵檢測系統(tǒng)及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自編碼器網(wǎng)絡模型優(yōu)化的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對抗訓練式無監(jiān)督入侵檢測系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)入侵檢測的數(shù)據(jù)解壓模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊、自編碼器網(wǎng)絡模型離線優(yōu)化模塊和在線檢測模塊； 所述工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)入侵檢測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)解壓模塊包括數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)清洗兩個子模塊，其中數(shù)據(jù)采集模塊的主要功能是將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的實時傳感器時序數(shù)據(jù)進行收集匯總，數(shù)據(jù)清洗模塊的主要功能是使用譜殘差技術對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時序數(shù)據(jù)中的每一個數(shù)據(jù)特征進行數(shù)據(jù)清洗；將數(shù)據(jù)清洗后的數(shù)據(jù)集輸入到數(shù)據(jù)預處理模塊， 所述數(shù)據(jù)預處理模塊包括數(shù)據(jù)歸一化和數(shù)據(jù)樣本化兩個子模塊，其中數(shù)據(jù)歸一化模塊是通過計算數(shù)據(jù)集中每一維度的極值，以消除量綱達成加速優(yōu)化過程的目的；數(shù)據(jù)樣本化模塊將長段時序數(shù)據(jù)劃分為塊狀數(shù)據(jù)，生成最終數(shù)據(jù)集，將生成的最終數(shù)據(jù)集作為自編碼器網(wǎng)絡模型優(yōu)化模塊的輸入； 所述自編碼器網(wǎng)絡模型離線優(yōu)化模塊是針對數(shù)據(jù)預處理模塊產生的最終數(shù)據(jù)集，對自編碼器網(wǎng)絡模型進行二進制編碼，利用二進制遺傳優(yōu)化技術，聯(lián)合個體適應度評估模塊，經(jīng)過迭代優(yōu)化后獲得最優(yōu)自編碼器網(wǎng)絡模型的架構及參數(shù)信息；同時將其輸入到在線檢測模塊； 所述個體適應度評估模塊，從自編碼器網(wǎng)絡模型離線優(yōu)化模塊中獲得每個個體的編碼信息，構建自編碼器AE以及兩個判別器D1和D2，通過三者對抗訓練，依據(jù)自編碼器AE重構損失判別驗證集樣本，計算驗證集F1評分作為每個個體的適應度值，將每個個體的適應度值傳送回自編碼器網(wǎng)絡模型離線優(yōu)化模塊； 所述在線檢測模塊，在接收到最優(yōu)自編碼器網(wǎng)絡模型的架構和參數(shù)信息后，構建最優(yōu)自編碼器網(wǎng)絡模型，對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實時通訊流量進行異常檢測，并判別出樣本是否異常。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人暨南大學，其通訊地址為：510630 廣東省廣州市天河區(qū)黃埔大道西601號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。