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龙图腾网获悉北京新数科技有限公司申请的专利一种基于改进1DCNN网络的数据库异常流量检测方法、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：CN119030760B 。

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：202411066969.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于改进1DCNN网络的数据库异常流量检测方法、系统是由王伟斌;段天毅设计研发完成，并于2024-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进1DCNN网络的数据库异常流量检测方法、系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于改进1DCNN网络的数据库异常流量检测方法及系统，该系统包括网络流量数据采集模块、网络流量数据传输和处理模块、异常流量检测模块、检测结果可视化展示模块、系统管理模块，其中异常流量检测模块采用基于改进的1DCNN算法进行非线性流量模式下的检测，并进行单条流量会话检测和恶意事件告警。采用本发明后，可以深层次地捕获数据的特征，解决现有1DCNN在卷积计算中的关键信息丢失问题，提高网络模型的预测正确率，通过残差连接方式引入跨层的信息传递，有助于网络更好地捕捉复杂的非线性流量模式，提高网络的表达能力。

本发明授权一种基于改进1DCNN网络的数据库异常流量检测方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进1DCNN网络的数据库异常流量检测方法，其特征在于：该方法具体步骤为： 1网络流量数据采集； 2传输和处理网络流量数据； 3采用基于改进的1DCNN算法进行非线性流量模式下的检测，并进行单条流量会话检测和恶意事件告警； 4检测结果可视化展示； 5系统管理； 步骤3中，具体算法步骤如下： 3.1定义输入分类数量n； 3.2计算第z层的输出，其中，ReLU为激活函数；为第z-1层的第c个通道；Attention为注意力机制；为第z层的输入向量，即第z-1层的第i个通道的输出向量；为卷积核参数的权重矩阵，其中z代表第z层，i为第z层的第i个通道；c为第z-1层中的通道；为第z层的第i个通道的偏置项；为第z-2层的第i个通道的输出向量； 计算第z层中第i个通道中的第j个神经元的混合池化输出，其中，σ为激活函数，p为池化核的宽度，为第z层的第i个通道中第t个神经元的输入； 计算全连接层z的输出，其中，为第z-1层中第i个神经元到第z层第j个神经元连线的权值；为z-1层中第i个神经元的输出值；为z-1层中第j个神经元的偏置项；为第z-2层中第i个神经元的输出值； 最后，计算分类结果最终样本的类别为所有值中最大值的位置； 3.3输入数据，经过两次BiLSTM，且都采用Dropout防止过拟合； 3.4拼接1DCNN和BiLSTM两部分输出的数据，然后输入拼接后的数据到全连接层，全连接层的神经元数量根据分类数量n进行设置； 3.5根据分类数量n，判断使用二分类的Sigmoid损失函数，还是多分类的Softmax损失函数； 3.6输出代表类别的数字； 3.7根据输出结果进行分类解释。

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