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龙图腾网获悉广州大学申请的专利基于深度强化学习和结构化数据Transformer的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：CN118740475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202410963060.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于深度强化学习和结构化数据Transformer的入侵检测方法是由王乐;谭灏南;张志强;邓建宇;朱东;朱俊义;徐颖慧设计研发完成，并于2024-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习和结构化数据Transformer的入侵检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习和结构化数据Transformer的入侵检测方法，方法包括：S1、采集流量数据，将数据集输入至智能体；S2、智能体利用分类器对当前输入的流量数据进行分类；S3、环境根据智能体选择的类别和真实的类别进行判定，将奖励反馈结果与新采样的流量数据输入至智能体；S4、当存储的数据达到数据更新的批量大小，进行各类样本分布权重自适应更新；S5、使用改进的DQN算法更新价值函数，使智能体能够从经验中学习并改进决策；S6、当到达设定的学习轮次终止训练；S7、在新的流量数据上进行测试，并评估入侵检测分类性能指标。本发明有效防止少数类别样本被多数类别样本淹没的情况，改善了入侵检测任务中数据样本分布不平衡的问题。

本发明授权基于深度强化学习和结构化数据Transformer的入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习和结构化数据Transformer的入侵检测方法，其特征在于，包括下述步骤： S1、采集流量数据，将数据集输入至智能体； S2、智能体利用分类器对数据集进行分类处理，获取流量数据的分类结果；所述分类器包括改进的深度Q网络和Transformer模型，改进的深度Q网络包括双经验回放池和经验回放池切换窗口； S3、入侵检测环境根据智能体的分类结果和真实的类别进行比较，生成奖励反馈；将奖励反馈和新采集的流量数据输入智能体，用于智能体的学习和决策优化；将当前处理的流量数据、流量数据的分类结果、奖励反馈和新采集的流量数据组成经验四元组，并存储在双经验回放池中；所述双经验回放池包括第一经验回放池和第二经验回放池； S4、当存储的数据达到预设的批量大小时，进行各类样本分布权重自适应更新； S5、入侵检测环境利用奖励反馈更新智能体的价值函数，利用双经验回放池的各类样本对智能体进行训练，更新智能体的决策策略；智能体通过经验回放池切换窗口选择第一经验回放池或者第二经验回放池的各类样本； S6、当智能体达到设定的学习轮次时，智能体完成训练； S7、将未知的流量数据输入训练好的智能体进行入侵检测；利用入侵检测分类性能指标评估入侵检测结果。

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