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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种数据包与流级特征融合的CNN-GRU工业控制网络攻击检测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：CN119363386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202411358212.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种数据包与流级特征融合的CNN-GRU工业控制网络攻击检测方法是由胡宁;刘涛;杨渡翔;何彦霖;马锡婷设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据包与流级特征融合的CNN-GRU工业控制网络攻击检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据包与流级特征融合的CNN‑GRU工业控制网络攻击检测方法，方法包括：基于捕获的工业控制网络流量进行分流处理和包预处理，生成训练集，所述训练集包括多个数据流，每个数据流中包括多个有序的数据包；模型训练如下：利用一维卷积神经网络对每个数据包单独处理，提取数据包特征向量，利用门控循环单元对同一流中的数据包特征向量进行上下文建模，获取中间隐藏层的特征向量，并通过全连接神经网络对中间隐藏层的特征向量进行分类；利用训练好的模型进行模型推理，获取最终分类结果。本发明提高了工业控制网络攻击检测的准确性和效率，从而加强工业控制网络的安全性。

本发明授权一种数据包与流级特征融合的CNN-GRU工业控制网络攻击检测方法在权利要求书中公布了：1.一种数据包与流级特征融合的CNN-GRU工业控制网络攻击检测方法，其特征在于，包括下述步骤： 基于捕获的工业控制网络流量进行分流处理和包预处理，生成训练集；所述生成训练集包括：对经过包预处理的数据包用独热编码打上不同类别标签，并将同一数据流中的数据包按顺序排列，将不同数据流的数据包分开存储，所述训练集包括多个数据流，每个数据流中包括多个有序的数据包，在同一数据流中存在多个数据包，数据包的类型具有多样性且数据包间具有前后依赖； 将训练集输入模型进行训练，其中模型包括一维卷积神经网络、门控循环单元以及全连接神经网络，训练步骤包括：利用一维卷积神经网络对每个数据包单独处理，提取数据包特征向量，利用门控循环单元对同一流中的数据包特征向量进行上下文建模，获取中间隐藏层的特征向量，并通过全连接神经网络对中间隐藏层的特征向量进行分类；所述一维卷积神经网络包括两层一维多通道卷积和最大池化层；所述利用一维卷积神经网络对每个数据包单独处理，提取数据包特征向量，具体为：将训练集中的一个数据流进行处理，按照顺序将数据包输入一维卷积神经网络，对于在同一条数据流中的数据包，将输入数据经过第一层一维多通道卷积得到C1输出，将C1输出经过第二层一维多通道卷积得到C2输出，将C2输出经过最大池化层得到P1输出，将P1输出的二维特征向量拉成一维向量，得到数据包级的特征向量； 利用训练好的模型进行模型推理，获取最终分类结果。

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