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龙图腾网获悉中国移动通信集团安徽有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利网络入侵检测模型的训练方法、装置、设备、介质及产品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：CN118827139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202410679908.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权网络入侵检测模型的训练方法、装置、设备、介质及产品是由吴报玉;田磊;林琳;王君诚;程稷;张涛;潘鑫;李剑;鲍天远;苗浩宇设计研发完成，并于2024-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络入侵检测模型的训练方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种网络入侵检测模型的训练方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括：获取网络特征样本以及对应的网络入侵检测结果标签；将网络特征样本输入到预设模型中得到预测结果；根据标签和预测结果确定预设模型的模型参数集群的群体适应度权重，模型参数集群是预设模型的多个模型参数组合得到的；根据群体适应度权重，利用遗传算法确定目标模型参数集群；在目标模型参数集群的全局最优值对应的适应度不满足预设训练停止条件的情况下返回所述将网络特征样本输入到预设模型中直至满足预设训练停止条件，得到训练后的网络入侵检测模型。根据本申请实施例，保证了网络入侵检测模型的训练效果和精度，使网络入侵检测模型能够精准识别入侵行为。

本发明授权网络入侵检测模型的训练方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种网络入侵检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取网络特征样本以及网络特征样本对应的网络入侵检测结果标签； 将所述网络特征样本输入到预设模型中，得到网络入侵检测的预测结果； 根据所述网络入侵检测结果标签和预测结果，确定所述预设模型对应的模型参数集群的群体适应度权重，所述模型参数集群是所述预设模型的多个模型参数组合得到的； 根据所述模型参数集群的群体适应度权重，确定所述预设模型的目标模型参数集群； 在所述目标模型参数集群的全局最优值对应的适应度不满足预设训练停止条件的情况下，返回将所述网络特征样本输入到预设模型中的步骤，直至满足所述预设训练停止条件，将所述全局最优值确定为所述预设模型的目标模型参数，得到训练后的网络入侵检测模型； 其中，所述根据所述模型参数集群的群体适应度权重，确定所述预设模型的目标模型参数集群，包括： 根据所述模型参数集群的群体适应度权重，确定所述预设模型的惯性权重因子和学习因子； 根据所述惯性权重因子和学习因子分别调整所述预设模型的每个模型参数，得到多个第一目标个体； 根据各个第一目标个体的适应度，确定第一目标个体的激励值； 根据所述激励值对多个第一目标个体进行排序； 将多个第一目标个体中顺序靠前的预设数量的第一目标个体确定为第二目标个体； 针对每个所述第二目标个体，对所述第二目标个体进行复制和变异，得到第三目标个体； 将所述第二目标个体和所述第三目标个体确定为目标模型参数集群。

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