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！

龙图腾网恭喜沈阳化工大学申请的专利一种基于BILSTM-CRF工业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：CN115396143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210856731.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于BILSTM-CRF工业入侵检测方法是由何戡;寇文松;宗学军设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BILSTM-CRF工业入侵检测方法在说明书摘要公布了：一种基于BILSTM‑CRF工业入侵检测方法，涉及一种网络工业入侵检测方法，本发明根据网络入侵的时序性特点提出了一种由双向长短时记忆网络（Bi‑LSTM）和条件随机场（CRF）组成的网络入侵检测模型—BILSTM‑CRF模型。针对原始攻击数据具有离散性且分布较广的问题,对数据进行数值化及归一化的预处理操作，将模型应用在CIC‑IDS2017数据集上进行实验测试，本发明模型对网络入侵检测的多种攻击类别的精确率P和F1值都有提高，而且模型最终准确率更高（99.81%）远高于其他模型，符合网络入侵检测的要求。证明了该模型在工业控制系统实时入侵检测应用中的性能的优越性。

本发明授权一种基于BILSTM-CRF工业入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BILSTM-CRF工业入侵检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：对入侵检测数据集进行数据预处理，将其划分为训练集与测试集；步骤2：对网络中采集到的原始数据流量进行预处理；步骤3：搭建BILSTM-CRF网络模型，将训练集传入BILSTM-CRF网络模型，输出层输出样本在不同类别上的预测值；步骤4：利用MLP分类器实现入侵检测的分类任务；处理好的数据分别通过两个全连接层和一个Dropout层，最后通过Softmax函数输出；BILSTM层的输入是输入数据标记的向量序列，表示为；BILSTM层的输出是每个输入数据向量的隐藏状态序列如公式（1）、公式（2）所示： ； ；最后的输出向量是前向隐藏状态序列和后向隐藏状态序列结合的向量如公式（3）所示： ；CRF层CRF层是在给定输入序列的情况下，取隐藏状态序列作为到CRF层的输入，它的输出是最终预测标签序列，在所有可能标签的集合中；将表示为所有可能标签序列的集合；然后在给定输入隐藏状态序列的条件下，推导出输出序列的条件概率如公式（4）所示： ；其中W和b是两个权重矩阵，为给定标签对；权重矩阵的最终对数似然公式如公式（5）所示： ；BILSTM-CRF模型在LSTM的前向和后向两层中分别放置表面的拼接嵌入向量和附加特征；对于每个时间步，前向LSTM和后向LSTM的输出被连接并发送到隐藏层；与隐藏层完全连通的输出给出了标签对应的多类概率信息；最后，将网元标签在整个数据序列上的概率信息放入CRF层，以估计整个文本序列上的最优网元标签序列；CRF层估计每个数据位置的标签，通过Viterbi算法共同最大化标签序列；连接BILSTM层和CRF层形成完整BILSTM-CRF模型；MLP分类器MLP分类器是一种全连接神经网络，主要有两部分组成，分别是输入层和输出层；通过BILSTM-CRF混合网络对样本数据进行特征提取，只需要MLP分类器就可以实现入侵检测的分类任务；首先，处理好的数据分别通过两个全连接层和一个Dropout层，最后通过Softmax函数输出。

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沈阳化工大学，其通讯地址为：110142 辽宁省沈阳市经济技术开发区11号街；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”。