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申请/专利权人：大唐东北电力试验研究院有限公司
摘要：一种基于双重注意力机制的入侵检测方法、装置及设备，涉及入侵检测技术领域，方法包括：基于异常数据与大容量网络数据混合，进行前向实例化，并通过自注意网络进行切片；采用基于双重注意力机制的对比学习检测模型DACdetector，对切片后的数据进行采样；建立基于KL散度的损失函数来对比数据的差异性，并根据预设的异常分数阈值来判断入侵数据；该方法通过采用数据补丁、双重注意力、对比学习、距离计算等方法，构建大容量网络数据检测模型，提高网络入侵检测的准确率。
主权项：1.一种基于双重注意力机制的入侵检测方法，其特征在于，包括：S1、基于异常数据与大容量网络数据混合，进行前向实例化，并通过自注意网络进行切片；S2、采用基于双重注意力机制的对比学习检测模型DACdetector，对切片后的数据进行采样；S3、建立基于KL散度的损失函数来对比数据的差异性，并根据预设的异常分数阈值来判断入侵数据；损失函数计算方式如下:定义两个输出表示向量P，N的相似度度量为，其中为KL散度距离，计算公式为；然后，将检测器中的损失函数定义为，其中X是输入时间序列，P和N分别是补丁内分支和补丁级分支的表示结果矩阵，、为计算中的停止梯度。
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