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龙图腾网获悉东莞理工学院申请的专利一种基于深度学习入侵检测系统的对抗流量生成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：CN119945712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202411849998.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于深度学习入侵检测系统的对抗流量生成方法是由姚巍;梁辉;杨伟伟;张雁峰;郑金凯设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习入侵检测系统的对抗流量生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全技术领域，公开了一种基于深度学习入侵检测系统的对抗流量生成方法，包括：获取原始网络流量数据集；按预设修改规则修改恶意流量，得到修改流量，并利用预设生成器得到原始对抗流量；根据正常流量和原始对抗流量，利用预设鉴别器和预设代理分类器确定预设生成器的梯度损失；重复根据修改流量利用预设生成器得到原始对抗流量的步骤，直至预设生成器的梯度损失收敛，得到训练好的生成器；根据修改流量利用训练好的生成器，得到对抗流量。本发明通过在流量空间内对恶意流量进行修改，提高了对抗攻击的执行效率、降低了攻击执行成本，通过增加预设代理分类器，模拟黑盒入侵检测的行为，实现利用有限的知识生成对抗流量。

本发明授权一种基于深度学习入侵检测系统的对抗流量生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习入侵检测系统的对抗流量生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始网络流量数据集，所述原始网络流量数据集中包括正常流量和恶意流量； 按预设修改规则修改所述恶意流量，得到修改流量，并根据所述修改流量利用预设生成器得到原始对抗流量，包括：复制所述恶意流量的数据包得到待修改流量；修改所述待修改流量中数据包的到达间隔时间、协议、长度，得到修改流量；获取随机噪声，并将所述随机噪声输入预设生成器得到扰动向量；将所述扰动向量添加到修改流量中，并将修改流量中数据包各字段还原为对应的预设字段值，得到原始对抗流量； 根据所述正常流量和所述原始对抗流量，利用预设鉴别器和预设代理分类器确定预设生成器的梯度损失； 重复将所述修改流量输入预设生成器得到原始对抗流量的步骤，直至预设生成器的梯度损失收敛，得到训练好的生成器； 获取随机噪声，并将随机噪声输入训练好的生成器中得到扰动向量，所述扰动向量与修改流量相加得到对抗流量。

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