哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)顾钊铨获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于边缘注意力学习的网络入侵检测方法及系统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：CN120415915B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510907668.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于边缘注意力学习的网络入侵检测方法及系统是由顾钊铨;闫昊;方滨兴;贾焰;李鉴明;杜磊;谭昊;张志强;张欢设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于边缘注意力学习的网络入侵检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘注意力学习的网络入侵检测方法、系统及存储介质，方法包括将原始网络流转换为网络流量图，并在保留粗粒度标签和细粒度标签的情况下构建训练图和测试图；通过对训练图和测试图保留边特征、自适应权重分配以及多层特征提取，获取边嵌入表示；基于边嵌入表示，执行粗粒度检测以识别基本的攻击类别，并使用与全局图属性相关的多尺度特征融合执行细粒度分类；对抗训练：通过初始化对抗扰动，并基于损失函数梯度迭代优化扰动，将最终扰动叠加到训练图中，基于损失函数反向传播更新，得到训练完成的网络入侵检测模型。本发明方法能够有效捕获关键攻击的深度特征，并保持对抗环境中稳定的检测性能。
本发明授权基于边缘注意力学习的网络入侵检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘注意力学习的网络入侵检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 流量图构建：通过将网络流的IP地址作为节点，将网络流特征作为边，实现将原始网络流转换为网络流量图，并在保留粗粒度标签和细粒度标签的情况下构建训练图和测试图； 边缘注意力机制嵌入：通过对训练图和测试图保留边特征、自适应权重分配以及多层特征提取，获取边嵌入表示； 层级化检测：基于边嵌入表示，执行粗粒度检测以识别基本的攻击类别，并使用与全局图属性相关的多尺度特征融合执行细粒度分类； 对抗训练：通过初始化对抗扰动，并基于损失函数梯度迭代优化扰动，将最终扰动叠加到训练图中，基于损失函数反向传播更新，最终得到训练完成的网络入侵检测模型。
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