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龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利一种网络入侵检测方法、系统、电子设备及介质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：CN119996029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510238760.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种网络入侵检测方法、系统、电子设备及介质是由郭德睿;谢雨飞设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网络入侵检测方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种网络入侵检测方法、系统、电子设备及介质，属于网络入侵检测技术领域，该方法包括以下步骤：首先，获取网络入侵检测数据集并进行预处理，得到预处理后的数据集；其次，采用BorderlineSMOTE‑OSS混合采样方法对预处理后的数据进行再次处理，得到待检测数据集；然后，构建1D‑TCN‑ResNet‑BiGRU‑Multi‑HeadAttention模型；最后，将待检测数据集输入到构建好的模型中，输出检测结果。本发明能够综合提取网络数据的局部特征、长期时间依赖性和短期时间依赖性，并通过多头自注意力机制增强特征之间的关系建模，从而更准确地识别网络入侵行为。

本发明授权一种网络入侵检测方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种网络入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取网络入侵检测数据集并进行预处理，得到预处理后的数据集； S2、采用BorderlineSMOTE-OSS混合采样方法对预处理后的数据进行再次处理，得到待检测数据集； BorderlineSMOTE-OSS混合采样方法，包括以下步骤： 通过BorderlineSMOTE算法识别少数类样本中的边界样本，基于识别到的边界样本生成人工样本，以增加少数类样本的数量，然后通过OSS算法进行人工样本筛选，以减少多数类样本中的少数类样本； S3、构建1D-TCN-ResNet-BiGRU-Multi-HeadAttention模型； S4、将待检测数据集输入到构建好的1D-TCN-ResNet-BiGRU-Multi-HeadAttention模型中，输出检测结果； 其中，1D-TCN-ResNet-BiGRU-Multi-HeadAttention模型包括并行结构的TCN-ResNet模块和BiGRU模块，还包括一个特征融合模块； TCN-ResNet模块，用于接收待检测数据集，提取在不同时间尺度上时间序列数据的局部特征和长期时间依赖性，生成第一特征向量； BiGRU模块，用于接收待检测数据集，提取时间序列数据的短期时间依赖性，即序列中相邻元素之间的动态变化，生成第二特征向量； 特征融合模块，用于接收第一特征向量和第二特征向量，通过多头自注意力机制增强特征之间的关系建模，将两个模块的输出通过拼接合并，形成一个综合的特征向量，并通过全连接层输出检测结果； TCN-ResNet模块包括依次连接的TCN层、ReLU激活函数、批量归一化层、最大池化层、4个残差单元、全局平均池化层、展平层；4个残差单元均由两个残差块组成，每个残差块均包括两个大小为3的一维卷积核，最后一个残差块后连接有ReLU激活函数。

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