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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种物联网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：CN121056246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511590901.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种物联网入侵检测方法及系统是由龚勋;汤宇凡设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物联网入侵检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种物联网入侵检测方法及系统，涉及信息安全和物联网领域；包括：对物联网流量数据进行特征选取、独热编码、归一化、样本平衡和数据清洗的预处理；基于预处理后的IoT‑23数据集训练生成式深度学习模型AAE和BiGAN；实时采集的流量经相同预处理后，先用AAE或BiGAN模型区分异常与正常流量，再用KNN分类器判定攻击类型；异常流量特征存入IoTDB时序数据库；定时依据漏洞库与威胁情报库审查结果，计算TPR、TNR、FPR、FNR及未知类别比例UNR，并据UNR在AAE与BiGAN之间切换，依据TPR‑FPR差值或TNR‑FNR差值触发模型重训练，同时动态调整样本平衡系数R。本发明通过两级检测框架及动态反馈机制，提升物联网入侵检测准确率并降低部署成本。

本发明授权一种物联网入侵检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种物联网入侵检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：特征选取；从物联网流量数据中提取出对入侵检测具有高区分度和预测能力的特征； 步骤S2：特征编码；对特征中的类别型特征进行独热编码； 步骤S3：归一化；对特征中的数值型特征进行最小-最大归一化； 步骤S4：样本平衡；将最大类样本压缩至其原始数量的R%，得到K个样本，同时将样本数量低于K×N%的小类样本进行SMOTE过采样至K×N%个； 步骤S5：数据清洗；删除空值记录并对缺失值以特征平均值填充； 步骤S6：基于IoT23数据集，按照步骤S1-步骤S5对数据预处理后生成历史数据集；并基于历史数据集训练生成式深度学习模型；所述生成式深度学习模型，包括：AAE模型和BiGAN模型； 步骤S7：实时采集物联网流量数据并执行步骤S1-步骤S5预处理，得到实时数据流； 步骤S8：采用生成式深度学习模型对实时数据流进行入侵检测，利用AAE模型或BiGAN模型区分可能的异常流量和正常流量； 步骤S9：对步骤S8识别出的异常流量，采用KNN分类器进行攻击类型判断； 步骤S10：将步骤S8和步骤S9每一个判定结果，利用IoTDB物联网时序数据库缓存异常流量的特征； 步骤S11：每隔预设时间，根据漏洞库与威胁情报库审查对间隔时间以来的所有流量的判定结果进行审查，根据实际审查结果计算正确肯定率TPR、正确否定率TNR、错误肯定率FPR、错误否定率FNR及未知类别比例UNR，并依据未知类别比例UNR切换生成式深度学习模型，依据正确肯定率TPR与错误肯定率FPR的差值或正确否定率与错误否定率FNR的差值触发对应模型的重训练，同时动态调整R值。

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