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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖南大學(xué)申請(qǐng)的專利網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119007401B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411315456.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G08B21/18；該發(fā)明授權(quán)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由郭夢(mèng)月;胡峰松設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，基于LightGBM特征選擇方法來(lái)計(jì)算特征重要性，根據(jù)重要性分?jǐn)?shù)進(jìn)行特征篩選，提高了IDS的可解釋性，剔除數(shù)據(jù)中的冗余特征防止模型過(guò)擬合冗余數(shù)據(jù)，提升了模型的泛化性能。并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了與其他特征選擇方法相比，本發(fā)明的方法顯著提高了模型的精度。通過(guò)增強(qiáng)卷積網(wǎng)絡(luò)，本發(fā)明設(shè)計(jì)了雙通道殘差卷積模塊，有效解決了梯度消失問(wèn)題，優(yōu)化了特征融合機(jī)制，提升模型的泛化能力。此外，針對(duì)普通注意力模塊在處理長(zhǎng)序列時(shí)面臨的計(jì)算復(fù)雜度高、難以捕捉深層次依賴關(guān)系的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了殘差BA模塊，通過(guò)引入殘差連接，模型更易于學(xué)習(xí)輸入與輸出之間的殘差，增強(qiáng)了模型捕捉深層次特征和依賴關(guān)系的能力。

本發(fā)明授權(quán)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、對(duì)入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集； S2、利用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集構(gòu)建訓(xùn)練集，將所述訓(xùn)練集作為L(zhǎng)ightGBM模型的輸入，訓(xùn)練所述LightGBM模型，得到每個(gè)特征的重要性分?jǐn)?shù)，選擇大于設(shè)定閾值的重要性分?jǐn)?shù)對(duì)應(yīng)的特征，構(gòu)建特征集； S3、將所述特征集作為入侵檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的輸入，訓(xùn)練所述入侵檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，得到入侵檢測(cè)模型；其中，所述入侵檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)包括雙通道殘差卷積模塊，所述雙通道殘差卷積模塊與殘差BA模塊連接；所述雙通道殘差卷積模塊包括依次連接的第一卷積層、第一最大池化層、第一批歸一化層，所述第一批歸一化層接第二卷積層、第三卷積層，所述第二卷積層后依次接第二批歸一化層、第四卷積層、第二最大池化層、第三批歸一化層，所述第三卷積層接第三最大池化層；所述第三批歸一化層和第三最大池化層的輸出拼接后作為殘差BA模塊的輸入。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人湖南大學(xué)，其通訊地址為：410082 湖南省長(zhǎng)沙市岳麓區(qū)麓山南路2號(hào)；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)”。