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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于预训练大语言模型的工业互联网网络入侵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：CN121644231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610124405.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于预训练大语言模型的工业互联网网络入侵检测方法是由李轩;肖志禄;周天清;夏海斌;李光辉设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预训练大语言模型的工业互联网网络入侵检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于预训练大语言模型的工业互联网网络入侵检测方法，先通过协议自适应的流聚合与会话切分、特征筛选与特征编码对原始网络流量数据进行数据预处理，构造用于训练生成模型GPT‑2的流格式文本数据集与用于训练分类模型DistilBERT的包级分类文本‑标签数据集；再对生成模型GPT‑2和分类模型DistilBERT进行微调训练；然后调用训练好的生成模型GPT‑2生成流量序列，获得预测数据包，调用训练好的分类模型DistilBERT，对预测数据包中的序列数据逐条进行异常判别，输出异常判别的分类结果；实现先生成、再判别的主动式入侵检测。该方法能在真实攻击流量到来之前做出预测，防范网络攻击。

本发明授权基于预训练大语言模型的工业互联网网络入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.基于预训练大语言模型的工业互联网网络入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，对原始网络流量数据进行协议自适应的流聚合与会话切分，构建包含源IP地址、目的IP地址、源端口、目的端口、协议类型的五元组信息并获取时间戳，再基于五元组信息及时间戳对原始网络流量数据进行聚合分组，获得聚合后的数据集；然后对聚合后的数据集进行特征筛选与特征编码，并分别构造用于训练生成模型GPT-2的流格式文本数据集与用于训练分类模型DistilBERT的包级分类文本-标签数据集； 步骤S2，加载生成模型GPT-2的预训练权重，添加控制词元并调整生成模型GPT-2的嵌入层维度，以因果语言建模为目标在步骤S1中获得的流格式文本数据集上对生成模型GPT-2进行微调训练，得到能基于历史窗口数据包预测下一时间戳数据包的流量生成模型； 步骤S3，加载分类模型DistilBERT的预训练权重，构建面向单包多分类的任务架构，采用FocalLoss损失函数与早停策略在步骤S1中获得的包级分类文本-标签数据集上对分类模型DistilBERT进行微调训练，得到能够进行逐包异常判别的分类模型； 步骤S4，以当前时间戳下真实网络流的前L个数据包为初始历史窗口，利用步骤S2中训练好的生成模型GPT-2和步骤S3中训练好的分类模型DistilBERT组成预测框架，先调用训练好的生成模型GPT-2生成流量序列，获得预测数据包，再调用训练好的分类模型DistilBERT，对预测数据包中的序列数据逐条进行异常判别，输出异常判别的分类结果，实现先生成、再判别的主动式入侵检测。

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华东交通大学，其通讯地址为：330013 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808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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