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)顧釗銓獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉哈爾濱工業大學(深圳)(哈爾濱工業大學深圳科技創新研究院)申請的專利基于邊緣注意力學習的網絡入侵檢測方法及系統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：CN120415915B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510907668.2，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權基于邊緣注意力學習的網絡入侵檢測方法及系統是由顧釗銓;閆昊;方濱興;賈焰;李鑒明;杜磊;譚昊;張志強;張歡設計研發完成，并于2025-07-02向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于邊緣注意力學習的網絡入侵檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于邊緣注意力學習的網絡入侵檢測方法、系統及存儲介質，方法包括將原始網絡流轉換為網絡流量圖，并在保留粗粒度標簽和細粒度標簽的情況下構建訓練圖和測試圖；通過對訓練圖和測試圖保留邊特征、自適應權重分配以及多層特征提取，獲取邊嵌入表示；基于邊嵌入表示，執行粗粒度檢測以識別基本的攻擊類別，并使用與全局圖屬性相關的多尺度特征融合執行細粒度分類；對抗訓練：通過初始化對抗擾動，并基于損失函數梯度迭代優化擾動，將最終擾動疊加到訓練圖中，基于損失函數反向傳播更新，得到訓練完成的網絡入侵檢測模型。本發明方法能夠有效捕獲關鍵攻擊的深度特征，并保持對抗環境中穩定的檢測性能。
本發明授權基于邊緣注意力學習的網絡入侵檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于邊緣注意力學習的網絡入侵檢測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 流量圖構建：通過將網絡流的IP地址作為節點，將網絡流特征作為邊，實現將原始網絡流轉換為網絡流量圖，并在保留粗粒度標簽和細粒度標簽的情況下構建訓練圖和測試圖； 邊緣注意力機制嵌入：通過對訓練圖和測試圖保留邊特征、自適應權重分配以及多層特征提取，獲取邊嵌入表示； 層級化檢測：基于邊嵌入表示，執行粗粒度檢測以識別基本的攻擊類別，并使用與全局圖屬性相關的多尺度特征融合執行細粒度分類； 對抗訓練：通過初始化對抗擾動，并基于損失函數梯度迭代優化擾動，將最終擾動疊加到訓練圖中，基于損失函數反向傳播更新，最終得到訓練完成的網絡入侵檢測模型。
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：518000 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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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