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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于扩散模型的细粒度实时入侵检测方法及系统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：CN120768696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511285613.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于扩散模型的细粒度实时入侵检测方法及系统是由顾钊铨;李鉴明;贾焰;张志强;赵昂霄;闫昊设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的细粒度实时入侵检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型的细粒度实时入侵检测方法及系统，方法包括利用eBPF进行线程级细粒度的数据收集，对收集的数据通过预处理将不规则的系统日志转为规则的整型数据，以适应内核空间；构建细粒度实时入侵检测模型并在用户空间进行训练，所述模型通过在ResNet模型基础上引入扩散模型形成；针对在用户空间收集到的系统日志，采用共享内存把数据传递到内核空间模型进行检测，共享内存区域为具有原子索引更新的无锁循环缓冲区，日志收集器在其中写入完成预处理的日志条目，供入侵检测引擎直接访问；模型在用户空间用新数据重新训练后，利用eBPFpinmap将更新的参数传递到内核空间。本发明实现了在实时收集数据的同时进行攻击检测。

本发明授权基于扩散模型的细粒度实时入侵检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的细粒度实时入侵检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 利用eBPF进行线程级细粒度的数据收集，对收集的数据通过预处理将不规则的系统日志转为规则的整型数据，以适应内核空间； 构建细粒度实时入侵检测模型并在用户空间进行训练，所述细粒度实时入侵检测模型通过在ResNet模型基础上引入扩散模型形成； 针对在用户空间收集到的系统日志，采用共享内存把数据传递到内核空间模型进行检测，共享内存区域为具有原子索引更新的无锁循环缓冲区，日志收集器在其中写入完成预处理的日志条目，供入侵检测引擎直接访问； 细粒度实时入侵检测模型在用户空间用新数据重新训练后，利用eBPFpinmap将更新的参数传递到内核空间模型； 其中，细粒度实时入侵检测模型与内核空间模型为分别在用户空间和内核空间的结构一致的检测模型； 将ResNet模型中的残差连接当作常微分方程的离散化，对应热动力学的对流过程，扩散模型通过拉普拉斯正则化引入； 拉普拉斯矩阵具体表达式为：，其中是特征矩阵的度矩阵，是特征矩阵的权值矩阵，是数据点之间的相似度，由高斯核计算得出：，其中是调整高斯核宽度的超参数，、表示两个不同的数据样本。

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