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！

龙图腾网获悉中国科学院重庆绿色智能技术研究院申请的专利基于降噪自编码的多重网络异常识别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：CN116566651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310357459.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于降噪自编码的多重网络异常识别方法是由郑志浩;姚远;张学睿;张帆设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于降噪自编码的多重网络异常识别方法在说明书摘要公布了：本发明为基于降噪自编码的多重网络异常识别方法，属于大数据、信息安全领域。该方法包含以下步骤：S1：对网络流量数据进行采样，得到输入数据矩阵；S2：将输入数据矩阵分块；S3：利用降噪自编码网络中编码器的Dropout层分别对每一个子矩阵按概率进行降噪处理，然后编码得到整体样本；S4：随机抽取子矩阵，并利用编码网络中的编码器对其编码处理后得到局部样本；S5：利用历史数据进行训练和测试；S6：利用训练好的网络分别生成整体样本和局部样本作为输入，利用分类器判断数据是否为异常数据。本发明方法针对每个分块在统计意义上给予特定的降噪概率和随机采样概率，有利于提高入侵检测的准确性。

本发明授权基于降噪自编码的多重网络异常识别方法在权利要求书中公布了：1.基于降噪自编码的多重网络异常识别方法，其特征在于，该方法包含以下步骤： S1：对网络流量数据进行采样，得到输入数据矩阵； S2：将输入数据矩阵分为N块子矩阵； S3：利用降噪自编码网络中编码器的Dropout层分别对每一个子矩阵按概率进行降噪处理，然后采用全连接层连接后进行编码，得到整体样本； S4：按照概率从N块子矩阵中随机抽取子矩阵，并利用编码网络中的编码器对其编码处理后得到局部样本； S5：利用历史数据分为训练集和验证集，采用训练集对降噪自编码网络和编码网络进行训练，采用验证集对降噪自编码网络和编码网络进行测试； S6：利用训练好的降噪自编码网络和编码网络分别生成整体样本和局部样本作为输入，利用分类器判断数据是否为异常数据； 所述的降噪自编码网络由编码器和解码器构成；其中降噪自编码网络中的编码器为含有Dropout层的卷积神经网络，降噪自编码网络中的解码器为卷积神经网络；所述的编码网络由编码器和解码器构成，所述的编码网络中的编码器和解码器为卷积神经网络。

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中国科学院重庆绿色智能技术研究院，其通讯地址为：400714 重庆市北碚区水土镇水土高新园方正大道266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”。