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龙图腾网获悉广东财经大学申请的专利一种网络安全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：CN120602119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510631931.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种网络安全入侵检测方法及系统是由郑伟发;张淇钧;林聪;苏礼楷;郭泽萍;顾坤坤;许文轩;李浩设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网络安全入侵检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全数据处理领域，具体涉及一种网络安全入侵检测方法及系统，所述方法包括：获取入侵检测历史数据构建训练样本集；采用随机对立算法生成初始种群，并通过待训练分类模型计算训练种群各种群个体的适应度值从初始种群中选取训练种群；基于预设更新策略，结合冠豪猪优化算法对训练种群的种群个体进行迭代更新，在每次迭代更新周期中，对比种群个体更新前后的适应度值变化确定其实际更新状态，依据适应度结果完成分类模型训练；通过训练好的分类模型对实时流量数据进行分类识别，实现网络入侵行为判定。与现有技术相比，本发明能够降低网络特征维度，提升分类模型的全局搜索能力，进而有效提高对网络入侵行为的识别效果。

本发明授权一种网络安全入侵检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种网络安全入侵检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取入侵检测历史数据，根据所述入侵检测历史数据按照预设比例构建为训练样本集和评估样本集； 根据随机对立算法对所述训练样本集进行初始化处理，得到对应的初始种群； 通过待训练分类模型获取所述初始种群的各个种群个体的适应度值，根据各个样本的适应度值从所述初始种群中获取训练种群；所述适应度值表示所述待训练分类模型基于所述种群个体在评估数据集上的正确分类的性能指标； 根据预设的更新策略，利用冠豪猪优化算法对所述训练种群进行迭代更新； 在迭代更新的过程中对所述待训练分类模型进行训练，所述训练包括： 在每个迭代更新周期中，通过待训练分类模型获取当前迭代更新周期的训练种群中，各个种群个体更新前和更新后的适应度值，并根据所述更新前和更新后的适应度值确定对应种群个体的实际更新状态； 根据确定实际更新状态后的训练种群各种群个体的适应度值结束迭代更新，得到训练好的分类模型； 获取网络实时流量数据，根据所述网络实时流量数据构建实时输入数据集； 通过训练好的分类模型获取所述实时输入数据集的分类情况，根据所述分类情况判定所述网络实时流量数据中是否包含网络入侵行为； 所述根据预设的更新策略，利用冠豪猪优化算法对所述训练种群进行迭代更新，包括： 在每个迭代更新周期中，随机生成7个取值范围为0-1的变量,,,,,和； 如果，当时则通过冠豪猪优化算法的第一防御策略对所述训练种群进行更新，当时则通过冠豪猪优化算法的第二防御策略对所述训练种群进行更新； 如果，当小于预设阈值时，则通过冠豪猪优化算法的优化后的第三防御策略对所述训练种群进行更新，当大于或等于预设阈值时，则通过冠豪猪优化算法的优化后的第四防御策略对所述训练种群进行更新； 如果，则通过t分布变异策略对所述训练种群进行更新。

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