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龙图腾网恭喜韶关学院申请的专利基于互信息和融合加权的并行深度森林网络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：CN116668108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202310584029.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于互信息和融合加权的并行深度森林网络入侵检测方法是由毛伊敏;李文豪设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于互信息和融合加权的并行深度森林网络入侵检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于互信息和融合加权的并行深度森林网络入侵检测方法，包括以下步骤：S1，对实时网络访问数据进行收集，得到原始特征集；然后对原始特征集进行特征降维；S2，对降维后的特征进行多粒度扫描得到输入特征集；S3，将输入特征集输入级联森林对网络访问数据进行入侵分类，得到预测的入侵类别结果。本发明能快速分析网络行为，从而对网络中存在的攻击行为进行有效的感知。

本发明授权基于互信息和融合加权的并行深度森林网络入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于互信息和融合加权的并行深度森林网络入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，对实时网络访问数据进行收集，得到原始特征集；然后对原始特征集进行特征降维；特征降维还包括通过对特征交互性和冗余性两个维度进行衡量，过滤真实冗余特征：计算当前两个特征集中各特征的特征评价系数FEC；依据特征评价系数FEC的大小对各特征进行升序排序，按从高到低分别从优势特征集中提取k个特征，从候选特征集中提取m-k个特征；最后将从两个特征集提取的特征合并成含有m个特征的最终特征集D；特征评价系数FEC的计算公式如下：FECXi＝αREDXi-FICXi；其中，FECXi为特征Xi的特征评价系数，特征Xi为特征集F＝{X1,X2,…Xn}中的特征；α为常数系数项；REDXi为特征Xi的特征冗余系数；FICXi为特征Xi的特征交互系数；特征冗余系数RED的计算公式如下： 其中，SUXi,Xj表示特征Xi与特征Xj之间的关联程度；特征交互系数FIC的计算公式如下： 其中特征集F＝{X1,X2,…Xn}，特征Xi与特征Xj同为特征集F中的特征；WXi为特征Xi在特征交互评价中所占的权重；ScoreXi；Xj为特征Xi、特征Xj与样本标签Z三者的归一化交互信息系数；S2，对降维后的特征进行多粒度扫描得到输入特征集；S3，将输入特征集输入级联森林对网络访问数据进行入侵分类，得到预测的入侵类别结果。

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韶关学院，其通讯地址为：512023 广东省韶关市浈江区大学路288号；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”。