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龙图腾网恭喜浙江云针信息科技有限公司申请的专利一种深层特征聚合引导的轻量型网络攻击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：CN119520161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510058639.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种深层特征聚合引导的轻量型网络攻击检测方法是由肖赟;张晓娟;陈葛;呼启轩设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深层特征聚合引导的轻量型网络攻击检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全技术领域，具体为一种深层特征聚合引导的轻量型网络攻击检测方法，包括以下步骤，收集JPEG文件的压缩数据并解析压缩域结构，对压缩域结构中每个压缩块提取离散余弦变换系数，结合量化表对系数进行反量化，记录每个块的频率分布总幅值，统计相邻块之间频率幅值的变化幅度，生成频率特征分布表。本发明中，通过解析JPEG文件的压缩域结构，提取离散余弦变换系数并结合量化表进行反量化，能够更准确地恢复文件中的频率特性值和空间分布。提高了对文件特性变化的敏感度，尤其是能够捕捉频率分布的细微异常。利用相邻块间频率变化幅度计算局部熵值，并对熵值变化区间进行标记与阈值比较，可以准确识别异常的局部特征区域。

本发明授权一种深层特征聚合引导的轻量型网络攻击检测方法在权利要求书中公布了：1.一种深层特征聚合引导的轻量型网络攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：收集JPEG文件的压缩数据并解析压缩域结构，对压缩域结构中每个压缩块提取离散余弦变换系数，结合量化表对系数进行反量化，记录每个块的频率分布总幅值，统计相邻块之间频率幅值的变化幅度，生成频率特征分布表；基于所述频率特征分布表，将全部块的熵值按照梯度进行划分并标记熵值变化区间，捕捉超出梯度变化阈值的熵值变化区间，生成选定的梯度熵分布区域表；提取所述选定的梯度熵分布区域表中离散余弦变换系数的周期性特征，分析频率分量之间的重复性变化，针对周期信号分布区域内的局部熵值波动，判断周期信号与局部熵波动的相互增强程度，生成周期性信号增强区域图；所述分析频率分量之间的重复性变化的获取步骤具体为：基于所述选定的梯度熵分布区域表中的区域信息，定位每个图像块的索引范围，从JPEG文件中解析块的离散余弦变换系数，按照图像块的索引顺序提取系数，建立选定区域的离散余弦变换系数矩阵；基于所述选定区域的离散余弦变换系数矩阵，采用公式： 计算频率分量的重复率，得到重复性变化分析结果；其中，代表周期内的块编号，表示第个块与参考块相比具有一致频率分量的数量，表示周期内参与比较的块总数；所述周期性信号增强区域图的获取步骤具体为：基于所述重复性变化分析结果，逐块分析熵值波动与重复率的联合分布，判断周期信号与熵波动的相互增强程度，生成增强区域范围数据；基于所述增强区域范围数据，提取增强信号块的位置和特征，将其整理为包括位置索引、增强信号强度、波动幅度多种属性的数据表，通过数据可视化方式标注特征点，得到周期性信号增强区域图；基于所述周期性信号增强区域图中的数据，将增强信号覆盖区域内的频率特征点与空间位置聚合，计算特征点的异常等级，将异常等级对应到JPEG文件整体空间分布中，得到特征聚合的JPEG网络攻击检测图；所述计算特征点的异常等级的获取步骤具体为：基于所述周期性信号增强区域图中的数据，将增强信号覆盖区域内的频率特征点与空间位置数据进行提取和归档，按频率分量值、熵值梯度变化及空间位置坐标聚合，并进行分类处理，建立频率点与熵值梯度变化的联合分布数据；基于所述频率点与熵值梯度变化的联合分布数据，采用公式： 计算异常等级，得到特征点的异常等级数据；其中，是频率特征的权重，是特征点的频率分量，是空间位置的权重，是特征点的空间位置指数。

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