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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利网络入侵检测方法、系统、终端及存储介质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：CN120263516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510541291.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权网络入侵检测方法、系统、终端及存储介质是由付爱英;张详威;刘承启;周晶晶;邓庚盛设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络入侵检测方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种网络入侵检测方法、系统、终端及存储介质，该方法包括：根据预处理数据的样本数量确定目标采样策略，根据目标采样策略对预处理数据进行采样得到采样样本；将采样样本输入网络入侵检测模型进行特征提取、深层信息提取、多头注意力机制计算，得到全局特征向量；依据全局特征向量进行数据类型预测，基于类别数量动态调整的权重平衡损失函数计算模型损失；根据模型损失对网络入侵检测模型进行训练；将待检测网络数据输入收敛后的网络入侵检测模型进行入侵检测，得到网络入侵检测结果。本发明实施例，采用分层采样的方式对预处理数据进行采样，有效地防止了样本数据类别不平衡的现象。

本发明授权网络入侵检测方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络入侵检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取网络数据集，并对所述网络数据集进行预处理，得到预处理数据； 根据所述预处理数据的样本数量确定目标采样策略，并根据所述目标采样策略对所述预处理数据进行采样，得到采样样本； 将所述采样样本输入网络入侵检测模型进行特征提取，得到长时依赖特征； 对所述长时依赖特征进行深层信息提取，得到隐状态序列，并对所述隐状态序列进行多头注意力机制计算，得到全局特征向量； 根据所述全局特征向量进行数据类型预测，得到样本预测值，并根据所述样本预测值和基于类别数量动态调整的权重平衡损失函数计算模型损失； 根据所述模型损失对所述网络入侵检测模型进行参数更新，直至所述网络入侵检测模型收敛； 将待检测网络数据输入收敛后的所述网络入侵检测模型进行入侵检测，得到网络入侵检测结果； 根据所述目标采样策略对所述预处理数据进行采样，得到采样样本，包括： 若所述目标采样策略为第一预设策略，则计算所述预处理数据中不同样本数据之间的数据相似度； 根据所述数据相似度确定对应所述样本数据的近邻样本，并根据所述近邻样本确定所述样本数据的类别差异数量； 根据所述类别差异数量对所述样本数据进行样本删除，直至满足预设迭代条件，得到所述采样样本； 若所述目标采样策略为第二预设策略，则根据所述近邻样本的样本类别确定多数类样本和少数类样本，并根据所述多数类样本和所述少数类样本的样本数量确定所述样本数据中的边界样本； 根据所述边界样本和对应所述少数类样本进行合成，得到合成样本，并对所述合成样本进行欠采样，得到所述采样样本。

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昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区学府大道999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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