桂林电子科技大学陶晓玲获国家专利权
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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网络安全内部威胁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：CN115203683B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202210554047.7，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权一种网络安全内部威胁检测方法是由陶晓玲;卢深;符廉铕;余玥琳;赵峰;杨昌松设计研发完成，并于2022-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种网络安全内部威胁检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全异常检测技术领域，具体涉及一种网络安全内部威胁检测方法，针对内部威胁检测数据集数据分布不均衡，现有的基于异常的威胁检测无法关联特定的威胁场景，缺乏足量标签数据导致的检测效率低下的问题，使用基于DNN的Prototype原型网络对多个攻击场景的数据进行小样本的特征学习，并使用CWGAN网络对样本数据进行数据增强，最后使用距离相似度的方法对各类数据进行度量分类，同时使用GA遗传算法对整个算法进行参数自动寻优。本发明的网络安全内部威胁检测方法提高了模型的检测性能。
本发明授权一种网络安全内部威胁检测方法在权利要求书中公布了：1.一种网络安全内部威胁检测方法，其特征在于，包括下列步骤： 进行原始数据的特征收集，获得数据集； 将所述数据集划分为支持集与查询集； 所述支持集为训练集，所述查询集为测试集，所述支持集与所述查询集均为K-wayN-shot数据集； 数据输入Prototype网络进行内部检测； 数据输入Prototype网络进行内部检测的过程，具体为将数据输入Prototype网络中的映射函数得到每一个样本的特征向量，再将所述特征向量计算得到对应类的原型表示，后续将使用查询集中的特征向量与计算出的原型进行分类验证； 在数据输入Prototype网络进行内部检测的过程中，使用DNN神经网络学习样本数据的特征表示； 基于softmax的距离函数将计算出查询集中的样本与原型之间的距离分布，从而判定查询集样本属于哪一类原型，完成分类任务，分布函数计算公式表示如下： 对于样本x通过相关计算得到隶属于类别k的概率，其中d·为距离函数； 基于CWGAN网络数据增强，将生成数据扩充至查询集后完成检测任务。
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