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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于深度生成对抗网络的工业互联网异常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：CN119520027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411474100.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于深度生成对抗网络的工业互联网异常检测方法是由尚文利;丁磊;浣沙;黄梓峰;曹忠;张曼;周正;高晓斌设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度生成对抗网络的工业互联网异常检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及数据监督检测领域，提供一种基于深度生成对抗网络的工业互联网异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S10：基于数值类型对入侵检测数据集进行预处理，得到真实样本；S20：训练DeepGAN采样模型；S30：输出采样结果并基于检测模型对采样结果进行异常检测。本申请通过针对数据类不平衡导致检测器性能下降的问题，利用现有的过采样方法，设计基于深度生成式对抗式网络的过采样方法，改善模型训练过程以及提升生成样本的质量。最终有效地提高检测模型的检测性能。

本发明授权一种基于深度生成对抗网络的工业互联网异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度生成对抗网络的工业互联网异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S10：基于数值类型对入侵检测数据集进行预处理，得到真实样本； S20：训练DeepGAN采样模型； S30：输出采样结果并基于检测模型对采样结果进行异常检测； 所述S10包括： 所述入侵检测数据集包括数值型数据和非数值型数据； 对数值型数据进行缩放处理，公式如下： 式中，为数值型数据的特征值，为标准化后数值型数据的特征值，为数值型数据的特征最大值，为数值型数据的特征最小值； 对每一列非数值型数据采用one-hot编码处理； 所述DeepGAN采样模型包括： 生成器、判别器、辅助分类器和信息提取模块； 所述生成器用于输入真实样本输出生成样本； 所述判别器用于区分真实样本和生成样本； 所述辅助分类器用于预测给定样本的类别标签并将生成样本对应到给定样本的类别标签中； 所述信息提取模块用于对生成器、判别器的以及辅助分类器的隐藏层输出进行特征处理； 所述生成器用于输入真实样本输出生成样本包括： 生成器输入30维的随机噪声以及类别标签，经过隐藏层进行特征提取，通过信息提取模块在隐藏层提取的特征基础上进一步提取时间之间的依赖关系，提取后的数据结果被用作后续输出层的输入； 在输出层中，生成器依据数值类型分为数值向量和非数值向量；对于数值向量输出，生成器通过线性层直接产生数值输出；对于非数值向量输出，生成器为每一个非数值列设置单独的密集层，使每一个非数值列能够产生独立的输出；将数值向量输出和非数值向量输出进行拼接输出一个完整的生成样本； 所述密集层采用Gumbel-Softmax激活函数，将来自Gumbel分布的噪声添加到非数值向量输出中，对于表示个类别非数值向量的非归一化对数概率的向量，Gumbel-Softmax被应用于向量的每个元素，公式如下： 式中，为从Gumbel0,1中抽取的独立同分布样本，是温度系数。

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