桂林电子科技大学杨昌松获国家专利权
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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于BIPMU的无线网络网络安全态势评估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：CN114330487B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202111382821.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于BIPMU的无线网络网络安全态势评估方法是由杨昌松;刘梓毅;柳悦玲;肖俊;宋博文设计研发完成，并于2021-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于BIPMU的无线网络网络安全态势评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种基于BIPMU的无线网络网络安全态势评估方法，通过双向简约记忆单元构建训练模型，进行时间序列数据的特征学习和表征并提供理论分析，与传统的循环神经网络相比，该方法不仅考虑了过去传输的信息，还考虑了未来传输的信息，全面有效地管理时间序列数据的短期和长期依赖间的潜在联系，同时通过获取网络安全的相关要素来分析和判断网络安全状态，提高了网络安全态势评估的有效性。
本发明授权一种基于BIPMU的无线网络网络安全态势评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BIPMU的无线网络网络安全态势评估方法，其特征在于，包括下列步骤： 构建评估数据集； 将所述评估数据集划分为训练集和测试集，并将所述训练集输入训练模型进行训练； 所述训练模型是基于双向简约记忆单元构建的循环神经网络，包括两个不同的简约记忆单元，简约记忆单元与门控循环单元有两种门结构不同，只有一种门结构，即单元门； 单元门Ut的状态由当前输入状态Xt和前一个节点的隐藏状态ht-1决定，表达式如下： Ut＝σWu·[ht-1,xt] 双向简约记忆单元结合全连接层的输出过程如下： 首先，拼接两个不同简约记忆单元的当前状态信息： hti＝cathbi,hfi 其次，让拼接的当前状态传递到全连接层得到输出Yi： Yi＝softmaxWo·hti 其中，hbi表示学习未来状态信息的简约记忆单元的输出，hfi表示学习过去状态信息的简约记忆单元的输出； 将所述测试集的评估元素输入到已训练好的训练模型，获得态势值； 比较所述态势值和真实值，验证模型有效性。
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