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龙图腾网获悉北京康吉森自动化技术股份有限公司;北京康吉森技术有限公司申请的专利一种基于LSTM自编码器的Nor Flash访问异常检测方法和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：CN121071950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511184075.4，技术领域涉及：G06F21/79；该发明授权一种基于LSTM自编码器的Nor Flash访问异常检测方法和系统是由王清源;刘跃;朱耿华;王月宾;董志强;温宜明设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM自编码器的Nor Flash访问异常检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于LSTM自编码器的NorFlash访问异常检测方法和系统。其中，方法包括：捕获Flash的访问操作行为，定义事件；获取事件流序列；应用时间窗口对所述事件流序列进行采样，将时间窗口内的事件组成一个样本，并提取所述样本的特征向量；构建基于LSTM的自编码器模型；并训练自编码器模型；采集实时样本的特征向量，并输入训练好的自编码器模型，得到自编码器模型的实时输出；计算所述实时样本的特征向量和实时输出的均方误差；如果所述均方误差大于所述阈值，则判断当前序列出现异常访问行为。本发明提出的方案能够有效提升嵌入式系统中对Flash访问异常的检测精度与实时性。

本发明授权一种基于LSTM自编码器的Nor Flash访问异常检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM自编码器的NorFlash访问异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、捕获Flash的访问操作行为，定义事件；获取事件流序列，即连续产生的flash访问事件记录； 步骤S2、应用时间窗口对所述事件流序列进行采样，将时间窗口内的事件组成一个样本，并提取所述样本的特征向量； 步骤S3、构建基于LSTM的自编码器模型；应用所述特征向量构成的训练集和所述特征向量与所述自编码器模型的输出的均方误差构成的损失函数训练自编码器模型； 步骤S4、采集实时样本的特征向量，并输入训练好的自编码器模型，得到自编码器模型的实时输出；计算所述实时样本的特征向量和实时输出的均方误差；如果所述均方误差大于阈值，则判断当前序列出现异常访问行为； 在所述步骤S2中，所述样本的特征向量包括：操作类型特征、访问源特征、地址跨度特征、操作长度特征、时间戳特征和访问地址的分布熵特征； 在所述步骤S2中，所述操作类型特征为： 操作类型特征只有三种，分别是READ,WRITE,ERASE，所述操作类型是有限的离散枚举值，使用独热编码，即One-HotEncoding来转换为特征向量， READ的独热编码为1,0,0； WRITE的独热编码为0,1,0； ERASE的独热编码为0,0,1； 公式表示为： 其中，表示操作类型特征；表示独热编码函数；表示操作类型： 所述访问源特征为： 其中，表示访问源特征；表示访问源；表示src的种类个数。

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