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龙图腾网恭喜安徽省产权交易中心有限责任公司申请的专利基于混合神经网络的DDOS攻击监测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：CN119740181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510259010.5，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于混合神经网络的DDOS攻击监测系统是由李鼎;潘怡;王润飞设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合神经网络的DDOS攻击监测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全技术领域，具体地说，涉及基于混合神经网络的DDOS攻击监测系统。其包括：特征提取融合单元用于获取网络流量数据提取网络流量数据中的网络基础特征，使用卷积神经网络提取网络流量数据中的高阶深度特征，并融合得到网络综合特征；零日攻击检测单元使用神经网络结合非线性动力学监测网络流量状态向量，并使用神经网络结合Q值函数构建攻击响应策略；流量资源平衡单元对系统资源进行自适应平衡，并根据系统资源实时状态优化攻击响应策略；策略反馈执行单元用于执行攻击响应策略，并反馈调整防御策略。该基于混合神经网络的DDOS攻击监测系统通过结合深度自适应学习和非线性时间序列建模提升对复杂和变异攻击模式的识别能力。

本发明授权基于混合神经网络的DDOS攻击监测系统在权利要求书中公布了：1.基于混合神经网络的DDOS攻击监测系统，其特征在于，包括： 特征提取融合单元（1），所述特征提取融合单元（1）用于获取网络流量数据提取网络流量数据中的网络基础特征，使用卷积神经网络提取网络流量数据中的高阶深度特征，并将网络基础特征与高阶深度特征融合得到网络综合特征； 零日攻击检测单元（2），所述零日攻击检测单元（2）基于网络综合特征，使用神经网络结合非线性动力学监测网络流量状态向量，并使用神经网络结合Q值函数构建攻击响应策略； 流量资源平衡单元（3），所述流量资源平衡单元（3）用于根据网络流量和设备健康状态的实时变化，对系统资源进行自适应平衡，并根据系统资源实时状态优化攻击响应策略； 策略反馈执行单元（4），所述策略反馈执行单元（4）用于执行攻击响应策略，并反馈调整防御策略； 所述零日攻击检测单元（2）包括行为模式检测模块（21）和零日攻击响应模块（22）； 行为模式检测模块（21）的具体方法步骤如下： S2.1.1、基于网络综合特征，使用神经网络模型预测网络流量状态向量； S2.1.2、基于预测网络流量状态向量，结合非线性动力学构建网络流量状态向量更新方程； S2.1.3、基于t时刻实际网络流量状态向量，使用递归神经网络结合LSTM预测下一时刻网络流量状态向量，并进行异常检测； S2.1.4、设定网络流量异常度阈值，判断时刻网络流量是否存在异常： 若，则t时刻网络流量存在异常； 若，则t时刻网络流量正常； 所述零日攻击响应模块（22）的具体方法如下： S2.2.1、定义状态空间与动作空间； S2.2.2、基于状态空间与动作空间构建Q值函数，并生成贝尔曼方程； S2.2.3、基于贝尔曼方程构建深度Q网络； S2.2.4、设计奖励函数； S2.2.5、训练基于贝尔曼方程构建的深度Q网络，最终得到攻击响应策略。

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