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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于递归门控卷积的网络入侵检测方法与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：CN120729651B 。

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：202511232324.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于递归门控卷积的网络入侵检测方法与系统是由张剑;唐鑫玲;杨云;张云;韩能;应存瑞;周忠易;侯大勇;白磊;刘佳祺;郭梦涛设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于递归门控卷积的网络入侵检测方法与系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于递归门控卷积的网络入侵检测方法与系统，涉及数据处理技术领域。所述获取待预测流量数据；获取网络入侵检测模型；对网络入侵检测模型进行训练，训练包括：按固定时间窗口对经过预处理的训练数据划分流量切片；计算每个时间窗口与空间维度的融合特征值；生成时空特征矩阵；将时空特征矩阵与经过预处理的训练数据拼接，形成增强特征集；构建教师模型以及学生模型；对所述教师模型进行训练以及对学生模型进行训练；将所述待预测流量数据输入至经过训练的网络入侵检测模型，从而获取预测结果。通过时间窗口划分和时空融合，人为扩展了数据的多样性，使模型在训练中接触到更丰富的场景，减少对特定样本分布的依赖。

本发明授权一种基于递归门控卷积的网络入侵检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于递归门控卷积的网络入侵检测方法，其特征在于，所述基于递归门控卷积的网络入侵检测方法包括： 获取待预测流量数据； 获取网络入侵检测模型； 对所述网络入侵检测模型进行训练，所述网络入侵检测模型通过如下方式训练：获取经过预处理的训练数据；按固定时间窗口对经过预处理的训练数据划分流量切片；计算每个时间窗口与空间维度的融合特征值；根据每个时间窗口与空间维度的融合特征值生成时空特征矩阵；将时空特征矩阵与经过预处理的训练数据拼接，形成增强特征集；构建教师模型以及学生模型；通过增强特征集对所述教师模型进行训练以及对学生模型进行训练； 所述计算每个时间窗口与空间维度的融合特征值通过如下公式获取： ； 其中，为时间窗口t与空间维度s的融合特征值；为时间窗口t内第i个流量包与前一个包的时间间隔；为空间维度s内第i个流量包的端口号；为时间衰减因子；为时间窗口t内所有时间间隔的均值；为空间维度s内所有端口号的均值；为单个时空切片内的流量包总数； 将所述待预测流量数据输入至经过训练的网络入侵检测模型，从而获取预测结果。

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西南石油大学，其通讯地址为：610500 四川省成都市新都区新都大道8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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