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龙图腾网获悉浙江大学杭州国际科创中心;杭州城市大脑有限公司申请的专利一种针对多协议层次网络攻击的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：CN116614285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310611463.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种针对多协议层次网络攻击的入侵检测方法及系统是由林峰;倪鑫雨;张斌;申永生;陈冲杰;任奎设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对多协议层次网络攻击的入侵检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对多协议层次网络攻击的入侵检测方法，包括：步骤1、获取局域网的流量信息，并对所述流量信息进行解析以获得对应的协议类型；步骤2、根据流量信息的协议类型进行分类检测；步骤3、根据步骤获得的检测结果，对所述流量信息进行拦截或通过信任处理，并记录检测日程。本发明还提供了一种防入侵检测系统。本发明提供的方法可以现了对各类攻击的有效检测，同时基于机器学习算法，减少了对领域专业知识的依赖，对不同种类攻击的检测效果得到显著保证。

本发明授权一种针对多协议层次网络攻击的入侵检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种针对多协议层次网络攻击的入侵检测方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取局域网的流量信息，并对所述流量信息进行解析以获得对应的协议类型，所述协议类型包括非HTTP协议数据和HTTP协议数据； 步骤2、当流量信息属于非HTTP协议数据，则提取流量信息中的会话特征并输入至基于集成学习的梯度提升树模型进行检测，以输出检测结果； 当流量信息属于HTTP协议数据，则提取流量信息中的HTTP请求特征生成对应的词向量，并通过预构建的文本卷积模型以获得检测结果，所述文本卷积模型包括一维卷积层，Max-pooling层以及输出层，所述一维卷积层根据输入的词向量的组合文本，以固定步长对所述组合文本进行词向量的相乘处理，以获得叠加词向量，所述Max-pooling层用于输入的叠加词向量特征提取，以获得语义特征，所述输出层根据获得的语义特征进行检测结果的预测； 所述词向量通过N-Gram自然语言预处理方法对由HTTP请求特征拼接获得的请求URL进行词嵌入处理，并将完成词嵌入处理的请求URL转化为矩阵，以获得对应的词向量； 所述一维卷积层输出叠加词向量的具体过程如下： 以长度为k的一维卷积核，在词向量组合的文本长度方向上以步长为1进行移动，每移动一次卷积核与对应位置长度为k的词向量组相乘再求和并依次存储获求和的值，直至一维卷积核抵达文本尾部，将存储获得的值作为叠加词向量输出； 步骤3、根据步骤2获得的检测结果，对所述流量信息进行拦截或通过信任处理，并记录检测日程。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学杭州国际科创中心;杭州城市大脑有限公司，其通讯地址为：311200 浙江省杭州市萧山区经济技术开发区建设三路733号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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