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龙图腾网获悉国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;东北大学;国网辽宁省电力有限公司;国家电网有限公司申请的专利基于CNN-LSTM混合模型的恶意控制指令检测方法及系统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：CN119675922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411727815.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于CNN-LSTM混合模型的恶意控制指令检测方法及系统是由杨舒钧;宋进良;李桐;任帅;陈得丰;张浩明;雷振江;夏天;杨超;刘卓林;李广翱;扬爽;李欢;肖楠;孙茜;朱紫煜;刘东阳;黄博南设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CNN-LSTM混合模型的恶意控制指令检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于CNN‑LSTM混合模型的恶意控制指令检测方法及系统。所述方法应用于配电网通信网络，首先利用开源的布谷鸟沙盒对配电网操作软件中恶意控制指令在软件中的执行行为产生的API调用序列进行提取，构建训练的数据集。建立CNN‑LSTM混合模型，提取API调用序列的一部分作为输入数据后构建损失函数，选择二分类损失函数Sigmoid处理后，得到分类结果，检测控制指令是否是恶意的。然后通过混淆矩阵证明所提出的方法在恶意业务控制指令下的高效性，并通过精度、召回率、准确度、F1分数等指标与传统的CNN和LSTM模型检测性能进行比较，证明所提方法CNN‑LSTM混合模型的性能优势。最后调整超参数确定最优CNN‑LSTM混合模型。本发明能够更高效更精确地检测到恶意控制指令。

本发明授权基于CNN-LSTM混合模型的恶意控制指令检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN‑LSTM混合模型的恶意控制指令检测方法，应用于配电网通信网络，其特征在于，包括： 获取待检测控制指令在配网通信网络软件中执行时产生的多个API调用序列； 使用哈希算法将多个API调用序列加密成哈希值，获得多个加密后的API调用序列； 将多个加密后的API调用序列输入至预先构建的恶意控制指令检测模型，输出待检测控制指令是否为恶意控制指令；所述恶意控制指令检测模型是基于CNN和LSTM构建的混合模型，所述恶意控制指令检测模型使用多组数据通过机器学习训练得出，多组数据包括第一类数据和第二类数据，第一类数据中的每组数据均包括恶意控制指令在配网通信网络软件中执行时产生的API调用序列经过加密后的API调用序列，第二类数据中的每组数据均包括良性控制指令在配网通信网络软件中执行时产生的API调用序列经过加密后的API调用序列； 构建基于CNN和LSTM的混合模型包括： 从加密后的API调用序列中选取API调用序列作为输入序列； 构建CNN模型，CNN模型包括卷积层和池化层；将输入序列输入至CNN模型，依次经过卷积层和池化层的处理； 构建LSTM模型，将池化层的输出输入到LSTM模型中，LSTM模型的输出输入到完全连接层； 建立输出层，用于输出与恶意控制指令相关的特征数据，特征数据包括控制指令的网络通信目的地、控制指令操作的目标路径和控制指令的行为模式； 建立分类层，将输出层输出的特征数据输入至分类层，由分类层输出待检测控制指令是否为恶意控制指令，完成基于CNN和LSTM的混合模型的构建。

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国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;东北大学;国网辽宁省电力有限公司;国家电网有限公司，其通讯地址为：110055 辽宁省沈阳市和平区四平街39-7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”。