买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜骏安供应链科技有限公司申请的专利网络入侵检测方法和装置、计算设备、存储介质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：CN118740490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202410991893.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权网络入侵检测方法和装置、计算设备、存储介质是由王伟;翟希辰;周剑桥;吴波;傅楚寒;李伯垚;张冕宸;孙思达;张舜雅;张伯华;赵祎;颜弋凡设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络入侵检测方法和装置、计算设备、存储介质在说明书摘要公布了：本公开实施例提供一种网络入侵检测方法和装置、计算设备、存储介质。网络入侵检测方法，包括：响应于获取到待检测数据包，基于所述待检测数据包构建输入张量；采用多层卷积网络处理所述输入张量，得到多层卷积网络中至少两个卷积层输出的目标特征张量；拼接所述目标特征张量，得到融合特征张量；采用后处理神经网络处理所述融合特征张量，确定待检测数据包的网络入侵类型；其中，所述多层卷积网络和所述后处理神经网络的节点参数同时训练得到。因为不同的目标特征张量表征待检测数据包不同尺度的特征信息，采用融合特征张量可以基于更多尺度的特征信息确定待检测数据包包含的网络入侵类型，提高网络入侵类型预测的准确性。

本发明授权网络入侵检测方法和装置、计算设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络入侵检测方法，其特征在于，包括：响应于获取到待检测数据包，基于所述待检测数据包构建输入张量；采用多层卷积网络处理所述输入张量，得到多层卷积网络中至少两个卷积层输出的目标特征张量；其中多层卷积网络每个卷积层均包括多个维度相同、对应维度长度相同的卷积核，在后卷积层核函数在第二维度的长度为直接在前卷积层的卷积核的数量，在第二维度上的移动步长为0，在后卷积层中卷积核长度超过1的第一维度上的移动步长为1；在采用在后卷积层处理在前卷积层输出的在前特征张量之前，基于对应卷积核在第一维度上的长度、移动步长和在前特征张量在第一维度的长度对在前特征张量进行边缘填充，得到填充张量；采用所述在后卷积层处理所述填充张量，得到在后特征张量，以使得在后特征张量与所述在前特征张量在各个第一维度的长度相同；拼接所述目标特征张量，得到融合特征张量，包括：在第二维度上拼接所述目标特征张量，得到所述融合特征张量；采用后处理神经网络处理所述融合特征张量，确定待检测数据包的网络入侵类型；所述后处理神经网络包括通道注意力机制模块和类型输出模块，所述通道注意力机制模块包括最大化多层感知机和或者平均化多层感知机；所述采用后处理神经网络处理所述融合特征张量，确定待检测数据包的网络入侵类型，包括：确定所述融合特征张量在第二维度各个位置处的池化值，包括：确定融合特征张量在第二维度各个位置处的最大池化值和或者平均池化值；拼接所述池化值得到池化向量，包括：拼接所述最大池化值得到最大池化向量，和或者，拼接所述平均池化值得到平均池化向量；采用所述多层感知机处理所述池化向量，得到注意力向量，包括：采用最大化多层感知机处理所述最大池化向量得到第一注意力向量，和或者，采用平均化多层感知机处理所述平均池化向量得到第二注意力向量；采用注意力向量对所述融合特征张量进行修正，得到修正融合特征张量，包括：采用第一注意力向量与所述融合特征张量相乘得到第一修正特征张量，和或者，采用第二注意力向量与所述融合特征张量相乘得到第二修正特征张量；以及，将第一修正特征张量、第二修正特征张量作为修正融合特征张量，或者，对所述第一修正特征张量和所述第二修正特征张量进行拼接，得到修正融合特征张量；采用所述类型输出模块处理所述修正融合特征张量，确定待检测数据包的网络入侵类型；其中，所述多层卷积网络和所述后处理神经网络的节点参数同时训练得到。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人骏安供应链科技有限公司，其通讯地址为：102308 北京市门头沟区石龙经济开发区永安路20号3号楼A-T0014室(集群注册)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。