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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于图注意力网络和变分自编码器的工控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：CN119728238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411889763.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于图注意力网络和变分自编码器的工控入侵检测方法是由金典;张婷;张媛媛;刘静雯设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图注意力网络和变分自编码器的工控入侵检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工控系统入侵检测技术领域，具体而言，涉及基于图注意力网络和变分自编码器的工控入侵检测方法。通过本发明所提供的方法，解决了与正常数据相似的入侵数据因重构误差小而难以识别的问题，本方案采用内存模块扩大重构误差，提升区分能力。接着，引入了基于增量更新和门控更新机制的策略，分别应用于离线训练和在线检测阶段，增强算法对系统运行模式的自适应能力，并通过结合特征差异损失函数来降低内存模块的存储空间。此外，通过特征差异加权重构误差，优化异常得分计算，进一步提升了入侵检测准确性。

本发明授权基于图注意力网络和变分自编码器的工控入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.基于图注意力网络和变分自编码器的工控入侵检测方法，其特征在于，包括： 获取工控系统的数据，并对数据进行预处理，所述预处理包括数据清洗，对清洗的数据进行归一化；使用滑动窗口对数据进行划分； 建立ME-VAE模型，所述ME-VAE模型包括编码器、内存模块和解码器，通过内存模块对潜在特征进行增强，放大入侵样本的重构误差，在ME-VAE模型对内存进行增量更新； 判断是否将当前数据用于更新内存，若是，则对若干内存项进行更新，若否，则不进行操作； 获取潜在特征和内存模块增强后的特征之间的差异，对数据的重构误差进行加权，通过加权后的重构误差进行入侵的判定，输出判定结果； 所述建立ME-VAE模型包括： 给定一个时间输入序列，经过由GRU模块和全连接层组成的编码器进行编码和采样，输出中间层的潜在表示； 以潜在表示作为查询向量，在内存模块中计算与每个内存项的相似度，根据相似度将查询向量与内存项组合成新的潜在特征向量； 将潜在特征向量传递给解码器进行重构，还原时间输入序列； 所述对潜在特征进行增强包括： 计算查询向量与内存模块中的每个单元之间的距离，获得权重向量； wi＝Softmaxdcosz,mi 并通过向量稀疏化对权重向量进行修正； 式中，wi为第一权重向量，dcosz,mi为潜在特征向量与内存项的余弦相似度，z为潜在特征向量，mi为内存模块中的单元，为修正后的权重向量，λ为稀疏阈值，ε为正标量，max.,0为ReLU激活函数； 还包括将内存模块的输入和输出特征之间的差异对重构误差进行调节： 式中，St为调整后的重构误差，ε′为矫正参数，xt为输入数据特征，为重构后的数据特征，zt为初始特征，为内存模块重新组合生成的特征。

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