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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司漳州供电公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于BiLSTM和注意力机制的工控网络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：CN119182560B 。

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：202411165986.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于BiLSTM和注意力机制的工控网络入侵检测方法是由张坤三;曾艳芬;张松;周方亮;陈昕昊;林晋煌;潘思琪;舒斐;王文婷;张蕾设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BiLSTM和注意力机制的工控网络入侵检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于BiLSTM和注意力机制的工控网络入侵检测方法，包括以下步骤：对网络流量数据进行预处理，得到预处理后的网络特征，应用稀疏注意力层对预处理后的网络特征进行处理，将稀疏注意力层得到的特征传递给双向长短期记忆网络BiLSTM层，将稀疏注意力层的输出和BiLSTM层的输出输入到双向注意力层，使用全连接层进一步处理双向注意力层的输出，输出网络攻击检测的分类结果。本发明通过全面的预处理、稀疏注意力机制、BiLSTM和双向注意力机制的高效结合，能够有效捕捉和处理复杂的网络流量特征，提升入侵检测的准确性和实时性，适用于各种网络安全场景，为网络和工业控制系统提供强有力的保护。

本发明授权一种基于BiLSTM和注意力机制的工控网络入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BiLSTM和注意力机制的工控网络入侵检测方法，其特征在于包含有以下步骤： 步骤1：对网络流量数据进行预处理，得到预处理后的网络流量数据特征； 步骤2：应用稀疏注意力层对预处理后的网络流量数据特征进行处理； 步骤3：将稀疏注意力层得到的网络流量数据特征传递给双向长短期记忆网络层BiLSTM； 步骤4：将稀疏注意力层的输出和BiLSTM层的输出输入到双向注意力层； 步骤5：使用全连接层进一步处理双向注意力层的输出，输出网络攻击检测的分类结果； 所述步骤2具体为；给定网络流量数据特征矩阵，其中，R表示实数域，是序列长度，是特征维度；计算注意力权重：，其中，softmax是归一化指数函数，T表示转置，dk表示键矩阵K的维度，查询矩阵，键矩阵，是可训练的权重矩阵；所述稀疏注意力层，通过Top-k选择和阈值结合的方式将注意力矩阵稀疏化；计算稀疏注意力输出:，其中值矩阵，是可训练的权重矩阵； 所述步骤3具体为：基于所述稀疏注意力层输出，计算前向LSTM的输出：和后向LSTM的输出：，连接和得到BiLSTM的输出；其中，ht表示t时刻的前向LSTM的输出，ht-1表示t-1时刻的前向LSTM的输出，ht+1表示t+1时刻的前向LSTM的输出； 所述步骤4具体为：基于所述BiLSTM层输出和稀疏注意力输出，计算前向注意力权重和后向注意力权重，其中，表示稀疏注意力输出Z的转置，表示BiLSTM的输出H的转置；计算前向注意力输出和后向注意力输出，融合前向和后向注意力形成双向注意力融合后的特征，其中，表示前向注意力泉州，表示后向注意力权重； 所述步骤5包括以下步骤： 步骤51：将双向注意力融合后的特征传递给全连接层： ， 其中和是权重矩阵和偏置项，为每个类别的权重向量； 步骤52：计算各类别得分： ， 其中是类别总数，是自然对数的底数，pi表示p中类别i的权重，pj表示p中类别j的权重，j表示枚举给个类别的权重； 步骤53：找到最大得分对应的类别，输出网络攻击检测的分类结果： ， 得分最高的那个类别就是最终的分类结果。

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