广州大学王乐获国家专利权
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龙图腾网获悉广州大学申请的专利基于多层深度神经网络模型结合时间注意力机制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：CN119449352B 。
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：202411292721.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于多层深度神经网络模型结合时间注意力机制的入侵检测方法是由王乐;刘治彤;徐颖慧;林尧设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多层深度神经网络模型结合时间注意力机制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多层深度神经网络模型结合时间注意力机制的入侵检测方法，方法包括：将数据集输入到时间滑动窗口算法，获得保留时间特征的数据；以捕捉数据中的时间动态和网络行为的持续相关性；通过结合1DCNN和Multi‑BIGRU的混合架构，模型能够同时从输入数据中提取出局部和全局的时间特征，引入时间注意力机制，自动关注对分类结果影响最大的关键时间节点。本发明从多个维度提取关键特征，实现对复杂攻击行为的准确识别，提高网络入侵的攻击检测效率。
本发明授权基于多层深度神经网络模型结合时间注意力机制的入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层深度神经网络模型结合时间注意力机制的入侵检测方法，其特征在于，包括下述步骤： 对原始网络流量数据集进行预处理，获取网络流量数据集； 利用时间滑动窗口统一步长，对网络流量数据集进行特征处理，获取粗粒度时间特征； 利用一维卷积神经网络对粗粒度时间特征进行处理，获取高级特征序列，将高级特征序列输入多层双向门控循环单元进行时间序列处理，获取多层次时间特征；所述一维卷积神经网络与多层双向门控循环单元之间通过批量标准化层连接，所述一维卷积神经网络包括多个卷积核；所述多层双向门控循环单元包括多层BiGRU网络、时间注意力层和Reshape层，所述多层BiGRU网络之间通过时间注意力层和Reshape层连接； 利用时间注意力机制对多层次时间特征进行加权处理，获取加权时间特征，将多层次时间特征和加权时间特征反馈入侵检测模型，动态调整和更新模型参数； 测试入侵检测模型，获取入侵检测数据的多分类结果。
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