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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于Universum学习的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：CN116318848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202310093259.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于Universum学习的网络入侵检测方法是由陈松灿;杜斐设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Universum学习的网络入侵检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于Universum学习的网络入侵检测方法，能够用于网络入侵检测领域，包括：通过Mixup技术轻松地生成大量表格型网络入侵数据集的Universum数据和一种两阶段式的混合分裂准则，其中，在第二阶段，Uni‑tree根据Universum信息和纯度信息共同选择最优分裂点。通过采用本发明的Uni‑tree算法，能够达到提高检测准确度的目的，同时能够降低对有标签数据集大小的需求。

本发明授权一种基于Universum学习的网络入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Universum学习的网络入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，通过流特征提取器获取表格式的网络入侵数据集D，生成相应的Universum数据集U；步骤2，将网络入侵数据集D中所有流特征样本加入节点X中，作为节点X中的数据样本；步骤3，判断节点X中网络入侵数据集D中的流特征样本是否满足决策树的分裂停止条件，如果满足停止条件，令节点X为叶子节点，并根据节点X中样本数最多的类别赋予节点X标签；如果不满足停止条件，将Universum数据集U放入节点X中，进入步骤4；步骤4，根据节点X中流特征样本的每个特征及特征值，得到节点X分裂时可能的分裂点集合A；步骤5，计算出集合A中各个分裂点的基尼系数Gini，将各个分裂点按基尼系数Gini从小到大排序，并取前k个分裂点组成候选分裂点集合CP；步骤6，进行二次选择，得到最优分裂点OSP；步骤7，根据最优分裂点OSP，将节点X中网络入侵数据集D中的流特征样本划分为两个不相交的子数据集，并分别将这两个子数据集加入第l个子节点X_l和第r个子节点X_r中，同时分别判断子节点X_l、X_r是否满足决策树的分裂停止条件，如果满足停止条件，令相应子节点为叶子节点，并根据节点中样本数最多的类别赋予节点标签；如果不满足停止条件，分别将子节点X_l、X_r设置为当前节点X，并根据最优分裂点OSP切分当前节点X中的Universum数据集U，将切分后得到的两个子数据集分别加入两个子节点X_l、X_r中，进入步骤4。

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南京航空航天大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29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”。