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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于双视角降维的进化多任务入侵检测特征选择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：CN120151069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510401863.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于双视角降维的进化多任务入侵检测特征选择方法是由葛宏伟;汪蒙悦;王霞;侯亚庆;孙亮设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双视角降维的进化多任务入侵检测特征选择方法在说明书摘要公布了：一种基于双视角降维的进化多任务入侵检测特征选择方法，属于网络安全和机器学习交叉领域。本发明通过改进的基于过滤法和分组法的双视角降维方法生成简化和互补的任务，促进高维搜索空间中有前景区域的快速识别；并通过基于双档案的多任务优化机制，维护具有相同性能的特征子集并提供收敛性指导，实现任务间收敛性和多样性之间的平衡，从而搜索获得多个兼具高入侵检测准确率和较少特征数的等价特征子集，在提高准确率及训练效率的同时为模型提供多样且更具可解释性的决策支持。本发明能在高维特征空间中快速搜索具有相同表现但选择不同特征的帕累托最优特征子集，为决策者提供更为灵活、多样的选择，从而提高入侵检测的准确性、减少模型训练时间。

本发明授权一种基于双视角降维的进化多任务入侵检测特征选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双视角降维的进化多任务入侵检测特征选择方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1：数据预处理及划分：获取网络入侵流量数据集，对其进行数据预处理；再按比例将其划分为训练集和测试集； 步骤2：在训练集上对原始数据特征执行双视角降维方法构建多任务，以获得两个简化初始任务和，并进行种群初始化和评估及档案的初始化； 所述的步骤2具体为： 定义个体的概念，对应数据特征的编码值向量，个体采用二元特征编码，决策变量位为1说明该特征被选中，为0说明该特征未被选中； 步骤2.1：基于过滤法获得任务， 首先使用ReliefF算法计算每个特征的权重值，随机采样一条网络连接记录；然后将特征按照其权重值降序排列，采用拐点选择法，用拐点的权重值作为筛选特征的阈值，将低于该阈值的特征删除，从而得到包含个特征的任务； 步骤2.2：基于分组法获得任务， 使用最大信息系数MIC方法计算所有特征与类别标签间的相关度，然后基于相关度通过K-Means聚类方法将特征分为组，从而使每组特征与类别表现出相似的相关度；选择每组中相关度最高也就是最重要的特征作为参考特征，计算与同组其他特征间的相关度，如果特征和之间的相关度超过了特征和标签之间的相关度，即，说明特征对于参考特征可能是冗余的，那么特征将被重新分配给不同的组；该过程将获得包含组特征的任务，每组特征要么同时选中，要么同时不选； 步骤2.3：进行种群初始化和评估及档案的初始化； 步骤3：执行基于双档案的进化多任务优化以获得一组帕累托最优特征子集； 步骤4：根据决策偏好从步骤3获得的帕累托最优特征子集中选择最终特征子集，提取对应训练集数据并训练入侵检测模型； 步骤5：使用步骤4训练获得的模型对步骤1中划分的测试集进行入侵检测并输出结果。

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