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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于时间嵌入表示和频域信息的网络攻击检测方法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：CN118740498B 。

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：202411005175.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于时间嵌入表示和频域信息的网络攻击检测方法是由林峰;石照宇;任奎;吴桐设计研发完成，并于2024-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间嵌入表示和频域信息的网络攻击检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时间嵌入和频域信息的网络攻击检测方法；该方法基于流量的时域和频域特征学习正常流量的分布模式，并依此对攻击流量进行检测。首先流量采集处理模块采集和解析原始比特流，然后流量特征提取模块提取其特征，随后特征学习模块分别对流量的频域特征和经过时间嵌入的时序特征进行学习，最后威胁检测模块充分融合两部分特征，并以此对流量进行重构和异常评分。该方法融合了流量序列在时域和频域上的分布特征，降低了噪音数据的影响，强化了流量的时序特征关联，因此可以有效地提升检测的准确率。

本发明授权一种基于时间嵌入表示和频域信息的网络攻击检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时间嵌入表示和频域信息的网络攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过流量采集处理模块从网卡接口或本地日志文件中获取网络流量数据，并将其格式规范为pcap类型； 步骤2：通过特征提取模块对原始网络流量进行解析和逐个会话特征提取、以及数据清洗； 步骤3：通过提取的会话特征构造时间嵌入式表示； 步骤4：通过特征学习模块学习流量的时域和频域特征分布；所述特征学习模块由两个嵌入层和两个堆叠N层的Transformer编码器组成，分别称为嵌入层ⅰ、嵌入层ⅱ、频域编码器和时域编码器，其中每个编码器的特征维度为dmodel，多头自注意力机制头数为H；频域编码器部分，对输入窗口内的数据进行快速傅里叶变换，同时将流量会话的频域分布特征引入编码器，然后通过嵌入层ⅰ将特征维度转换为dmodel，最后频域编码器接受这部分嵌入表示作为输入；时域编码器部分，将输入窗口的数据经过嵌入层ⅱ将特征维度转换为dmodel，然后与时间嵌入编码逐位相加，最终的嵌入表示作为时域编码器的输入； 步骤5：通过威胁检测模块融合两个编码器的特征表示，并计算流量特征重构误差；所述威胁检测模块由一个归一化层和全连接层组成，它将特征学习模块输出的结果通过逐位相加的方式进行融合，然后经过归一化层和全连接层对特征进行重构，并使用均方误差计算重构误差。

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