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龙图腾网获悉深圳信息职业技术学院申请的专利网络入侵检测模型训练方法、入侵检测方法及相关设备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：CN119520118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411694125.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权网络入侵检测模型训练方法、入侵检测方法及相关设备是由梁俊威;李泽建;黄杰鸿;陈奕;黄杨洋;郑晓吟设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络入侵检测模型训练方法、入侵检测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种网络入侵检测模型训练方法、入侵检测方法及相关设备，包括：通过采集真实数据集，真实数据集为连续时间序列网络流量数据；将真实数据集输入到初始网络入侵监测模型中，初始网络入侵监测模型包括特征标记模型和局部差分隐私的检测模型；采用特征标记模型对真实数据集进行编码标记，得到输入序列；将输入序列输入到局部差分隐私的检测模型进行入侵分类识别，得到识别结果，并基于识别结果对初始网络入侵监测模型的参数进行更新，直到达到预设条件，得到目标网络入侵监测模型。采用本发明提高了网络入侵检测的精准性和及时性。

本发明授权网络入侵检测模型训练方法、入侵检测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种网络入侵检测模型训练方法，其特征在于，包括： 采集真实数据集，所述真实数据集为连续时间序列网络流量数据； 将所述真实数据集输入到初始网络入侵监测模型中，所述初始网络入侵监测模型包括特征标记模型和局部差分隐私的检测模型； 采用所述特征标记模型对所述真实数据集进行编码标记，得到输入序列，其中，所述特征标记模型为基于注意力机制的Transformer编码器，用于对所述真实数据集进行分段、混洗、线性投影和位置嵌入，生成具有时序关系的输入序列； 将所述输入序列输入到所述局部差分隐私的检测模型进行入侵分类识别，得到识别结果，并基于识别结果对所述初始网络入侵监测模型的参数进行更新，直到达到预设条件，得到目标网络入侵监测模型，其中，所述局部差分隐私的检测模型由生成对抗网络模型和外部分类器组合而成，所述生成对抗网络使用多头自注意力层、带有GELU非线性和层归一化的多层感知器层，判别网络增加一个二元头用于RealFake分类，所述外部分类器采用多类别辅助分类器或SoftMax层； 所述网络入侵检测模型训练方法还包括：通过判别网络对输入序列中的样本分配InD或OOD标签，当所述外部分类器确定类标签的敏感性分析值低于伪标记阈值时，采用异常值检测方式确定类别标签。

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