湖南大学郭梦月获国家专利权
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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利网络入侵检测方法、终端设备及存储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：CN119007401B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411315456.7，技术领域涉及：G08B21/18；该发明授权网络入侵检测方法、终端设备及存储介质是由郭梦月;胡峰松设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本网络入侵检测方法、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种网络入侵检测方法、终端设备及存储介质，基于LightGBM特征选择方法来计算特征重要性，根据重要性分数进行特征筛选，提高了IDS的可解释性，剔除数据中的冗余特征防止模型过拟合冗余数据，提升了模型的泛化性能。并通过实验验证了与其他特征选择方法相比，本发明的方法显著提高了模型的精度。通过增强卷积网络，本发明设计了双通道残差卷积模块，有效解决了梯度消失问题，优化了特征融合机制，提升模型的泛化能力。此外，针对普通注意力模块在处理长序列时面临的计算复杂度高、难以捕捉深层次依赖关系的问题，设计了残差BA模块，通过引入残差连接，模型更易于学习输入与输出之间的残差，增强了模型捕捉深层次特征和依赖关系的能力。
本发明授权网络入侵检测方法、终端设备及存储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、对入侵检测数据集进行预处理，得到预处理后的数据集； S2、利用预处理后的数据集构建训练集，将所述训练集作为LightGBM模型的输入，训练所述LightGBM模型，得到每个特征的重要性分数，选择大于设定阈值的重要性分数对应的特征，构建特征集； S3、将所述特征集作为入侵检测网络的输入，训练所述入侵检测网络，得到入侵检测模型；其中，所述入侵检测网络包括双通道残差卷积模块，所述双通道残差卷积模块与残差BA模块连接；所述双通道残差卷积模块包括依次连接的第一卷积层、第一最大池化层、第一批归一化层，所述第一批归一化层接第二卷积层、第三卷积层，所述第二卷积层后依次接第二批归一化层、第四卷积层、第二最大池化层、第三批归一化层，所述第三卷积层接第三最大池化层；所述第三批归一化层和第三最大池化层的输出拼接后作为残差BA模块的输入。
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