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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司漳州供电公司;国网福建省电力有限公司申请的专利一种基于改进三胞胎神经网络的工控入侵检测方法及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：CN119652604B 。

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：202411781951.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于改进三胞胎神经网络的工控入侵检测方法及系统是由张坤三;张松;罗富财;沈立翔;术茜;林小平;陈辰;林晋煌;潘思琪;张舒媛设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进三胞胎神经网络的工控入侵检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于改进三胞胎神经网络的工控入侵检测方法及系统，该方法通过构建以任意三元组样本为输入的改进三胞胎神经网络模型，结合自注意力机制与优化的损失函数设计，提升了模型的收敛速度并降低了训练计算成本。本发明将实时网络流量输入该改进三胞胎神经网络，计算其与正常样本质心及异常样本质心之间的距离，并与预设阈值进行比较，从而判断是否存在入侵行为。本发明能够有效监测和识别工业网络中的异常活动，具有较高的检测精度和实时性。

本发明授权一种基于改进三胞胎神经网络的工控入侵检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进三胞胎神经网络的工控入侵检测方法，其特征在于，包含有以下步骤： 步骤S1、收集来自工业网络设备的网络流量，对数据进行预处理，构造训练数据集； 步骤S2、构建改进三胞胎神经网络模型； 步骤S3、使用训练数据集训练改进三胞胎神经网络模型，直至改进三胞胎神经网络模型收敛； 步骤S4、分别计算改进三胞胎神经网络对正常流量样本和异常流量样本输出结果的质心； 步骤S5、将实时网络流量预处理后，输入改进三胞胎神经网络得到输出结果，分别计算其与正常样本质心之间和异常样本质心之间的距离； 步骤S6、将正常距离和异常距离和预设的阈值进行比较，判断是否存在入侵行为； 所述步骤S2中，构建改进三胞胎神经网络模型；三胞胎神经网络结构设计如下: 输入层：接收任意三胞胎组合样本X＝{x1,x2,x3}； 三个相同结构的自注意力卷积网络：结合卷积神经网络CNN和自注意力机制，提取局部和全局的网络流量特征；卷积层：提取数据的局部特征；自注意力机制：增强模型对数据间相关性的捕捉； 输出层：将自注意力特征全连接到一个低维特征空间中，输出特征向量C1,C2,C3； 改进的三胞胎神经网络损失函数: L＝max0,M*n+w1*dC1,C2+w2*C1,C3+w3*C2,C3， 其中d·,·为欧式距离，权重w1,w2,w3用于区分同类样本1和异类样本-1；M为异类样本之间的最小间隔，n为三对样本中，异类样本对的个数； 所述步骤S4中，分别计算改进三胞胎神经网络对正常流量样本和异常流量样本输出结果的质心；所述正常流量质心：将大量正常流量样本通过训练好的神经网络模型，计算每个样本的特征向量然后计算这些特征向量的均值作为正常流量样本的质心Centroidp： 其中Np为所使用正常流量样本的个数； 所述异常流量质心：将大量异常流量样本通过训练好的神经网络模型，计算每个样本的特征向量然后计算这些特征向量的均值作为异常流量样本的质心CTn： 其中Nn为所使用异常流量样本的个数。

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