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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利基于历史数据和GCN的入侵检测模型和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：CN119420517B 。

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：202411474996.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于历史数据和GCN的入侵检测模型和方法是由霍闯;王钢;刘乃维;何京恒;孔令飞设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于历史数据和GCN的入侵检测模型和方法在说明书摘要公布了：本申请涉及工业互联网的入侵检测技术领域，公开了一种基于历史数据和GCN的入侵检测模型和方法，通过将多视图时序数据馈送至嵌入模块并输出嵌入结果，将嵌入结果和多个图像数据馈送至多视图时空模块，多视图时空模块为任意个，每个多视图时空模块的输入都是上一个多视图时空的输出以及多个图像数据，这样可以防止图神经网络的过渡平滑，经过多视图时空模块处理后，得到多个预测信息，将多个预测信息连接在一起并输入至输出模块中，以输出预测结果。通过将时间和空间信息从多个视图中挖掘，可以交叉利用不同数据形成的空间依赖关系，并且捕获了时间和空间视图之间的相互作用，这样可以实现对于长序列的日志和流量数据的精准检测。

本发明授权基于历史数据和GCN的入侵检测模型和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于历史数据和GCN的入侵检测系统，其特征在于，包括： 输入模块，用于输入多视图时序数据，其中，多视图时序数据包括多个粒度的历史数据以及多个图像数据； 嵌入模块，用于获取所述多视图时序数据，并根据所述多视图时序数据生成多个嵌入结果，并将多个嵌入结果和多个图像数据馈送至多视图时空模块； 多个多视图时空模块，包括第一多视图时空模块、第二多视图时空模块，第三多视图时空模块，其中： 第一多视图时空模块，用于根据多个嵌入结果和多个图像数据输出对应的多个时态信息以及多个空间依赖关系信息，并对多个时态信息和多个空间依赖关系信息进行融合，得到第一融合信息，并将第一融合信息作为第一预测信息和多个图像数据馈送至第二多视图时空模块； 第二多视图时空模块，用于根据第一预测信息和多个图像数据生成第二预测信息，并将第二预测信息和多个图像数据馈送至第三多视图时空模块； 第三多视图时空模块，用于根据第二预测信息和多个图像数据生成对应第三预测信息； 输出模块，用于根据多个多视图时空模块生成的第一预测信息、第二预测信息和第三预测信息生成预测结果； 多个粒度的历史数据包括最近历史数据、每天历史数据以及每周历史数据，所述历史数据包括会话数据、按照时间窗口划分的时间窗口时序数据以及按照邻域划分的邻域时序数据，多个所述图像数据包括多组图像，每组图像包括交互事件图，时间窗口图和邻居信息图； 所述嵌入模块包括第一嵌入块、第二嵌入块和第三嵌入块，其中： 所述第一嵌入块用于获取最近历史数据，并根据最近历史数据生成最近嵌入结果并馈送至多视图时空模块； 所述第二嵌入块用于获取每天历史数据，并根据每天历史数据生成每天嵌入结果并馈送至多视图时空模块； 所述第三嵌入块用于获取每周历史数据，并根据每周历史数据生成每周嵌入结果并馈送至多视图时空模块； 每个多视图时空模块均包括多视图空间学习单元和第二视图智能融合单元，其中： 多视图空间学习单元，用于根据每组图像中的交互事件图，时间窗口图和邻居信息图挖掘图像关系信息，并生成对应的三个挖掘结果，并将三个挖掘结果输出至下一个多视图融合模块； 第二视图智能融合单元，用于根据多个时态信息生成对应的注意力系数，并根据注意力系数对多视图学习单元生成的挖掘结果进行视觉融合操作，得到融合信息； 所述第二视图智能融合单元，用于将多个时态信息作为多个节点映射至关键子空间，并计算关键子空间中每一层中每个节点的关注分数，其中，计算公式为： 其中，i表示关键子空间中节点的编号，其中，i＝1,2,3…，表示关键子空间中第l层中第i个节点的关注分数，表示关键子空间中输入的第l层中第i个节点的挖掘结果，W表示可训练的权重矩阵，u表示查询向量； 还用于根据关注分数计算关键子空间中每一层中每个节点的注意力系数，其中，计算公式为： 其中，i表示关键子空间中节点的编号，其中，i＝1,2,3…，表示第l层中第i个节点的注意力系数，SoftMaxl表示softmax函数，用于将第l层中所有节点的注意力权重归一化为概率分布； 还用于根据注意力系数对挖掘结果进行视觉融合操作，得到融合信息，其中，视觉融合操作所对应的公式为： 其中，i、P均表示关键子空间中节点的编号，其中，i＝1,2,3…P；表示表示第K层中第i个节点的融合信息，表示第l层中第i个节点的注意力系数，表示关键子空间中输入的第l层中第i个节点的挖掘结果。

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内蒙古工业大学，其通讯地址为：010000 内蒙古自治区呼和浩特市新城区爱民路(北)49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”。