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龙图腾网获悉国电南瑞科技股份有限公司;南京南瑞瑞腾科技有限责任公司申请的专利网络入侵流量检测方法、系统、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：CN120151092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510452835.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权网络入侵流量检测方法、系统、设备及存储介质是由许明杰;赵塞峰;王召;陈怀新;金戈;吴帅;杨春松;吴曼瑾设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络入侵流量检测方法、系统、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流量检测方法、系统、设备及存储介质，应用于电网流量检测。所述方法提出基于掩码‑重建的预训练策略和改进的单中心损失函数，预训练阶段采用SupMAE策略，通过编码器、解码器和分类头对网络流量进行处理，计算重建和分类损失以优化模型；改进的稳定单中心损失函数增强模型对未知异常数据的检测能力及泛化性能。训练过程分阶段设置优化器、学习率等参数。本发明在不同数据集上实验结果优于现有方法，能有效检测网络入侵流量，提高检测精度和效率，为网络安全提供可靠保障，适用于各类网络环境的入侵检测系统。

本发明授权网络入侵流量检测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络入侵流量检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 对采集的网络流量数据进行预处理后，划分训练集与测试集； 对训练集数据按照指定的掩码比例进行掩码处理，掩码操作后的数据送入基于Transformer架构的编码器，利用多头自注意力机制和前馈神经网络层提取特征向量，利用分类头对编码器输出的特征向量进行流量类别预测，并与真实的类别标签进行对比，计算分类损失； 编码器提取的特征向量送入基于Transformer架构的解码器，进行反变换或逆操作，输出对流量的解码结果，并计算解码后的流量数据与原始数据之间的重建损失； 通过对重建损失和分类损失进行加权求和构建预训练总损失函数，利用AdamW优化器结合余弦退火衰减学习率调度策略对编码器和解码器模型进行预训练； 调整AdamW优化器参数，并结合余弦退火衰减学习率调度策略，使用训练集流量数据对编码器进行再训练，在训练到指定轮次后计算稳定单中心损失sSCL，从训练批次中挑出正常网络流量样本集合，计算样本特征与正常流量中心点的平均欧几里得距离得到sSCL，将sSCL与分类损失结合形成微调总损失函数，继续训练； 模型训练完成后，使用测试集进行评估，经评估符合需求的模型集成到数字电网的网络安全检测相关系统中，通过接收实时的网络流量数据作为输入，并输出检测结果。

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