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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利基于AE模型优化的对抗训练式无监督入侵检测系统及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：CN116318773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211504988.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于AE模型优化的对抗训练式无监督入侵检测系统及方法是由曾国强;杨耀伟;耿光刚;翁健;黄家承;张宇设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AE模型优化的对抗训练式无监督入侵检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自编码器模型优化的工业互联网对抗训练式无监督入侵检测系统及方法。本发明使用数据解压模块采集工业互联网系统的通讯时序流量，经过谱残差技术的数据清洗、数据归一化和数据样本化等获得输入数据集，将AE网络模型的架构和参数进行二进制编码，设计基于二进制遗传优化技术的AE网络模型离线优化平台，并利用对抗训练对个体适应度进行评估，经迭代优化后自动获得工业互联网入侵检测系统的AE网络最优模型。本发明不仅可实现用于工业互联网无监督入侵检测系统的AE模型的对抗式训练和自动优化设计，提高了工业互联网入侵检测系统的模型训练稳定性和智能化设计水平，还提升了工业互联网系统入侵检测的召回率和F1评分等性能指标。

本发明授权基于AE模型优化的对抗训练式无监督入侵检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自编码器网络模型优化的工业互联网对抗训练式无监督入侵检测系统，其特征在于，该系统包括工业互联网入侵检测的数据解压模块、数据预处理模块、自编码器网络模型离线优化模块和在线检测模块； 所述工业互联网入侵检测系统的数据解压模块包括数据采集和数据清洗两个子模块，其中数据采集模块的主要功能是将工业互联网系统的实时传感器时序数据进行收集汇总，数据清洗模块的主要功能是使用谱残差技术对工业互联网时序数据中的每一个数据特征进行数据清洗；将数据清洗后的数据集输入到数据预处理模块， 所述数据预处理模块包括数据归一化和数据样本化两个子模块，其中数据归一化模块是通过计算数据集中每一维度的极值，以消除量纲达成加速优化过程的目的；数据样本化模块将长段时序数据划分为块状数据，生成最终数据集，将生成的最终数据集作为自编码器网络模型优化模块的输入； 所述自编码器网络模型离线优化模块是针对数据预处理模块产生的最终数据集，对自编码器网络模型进行二进制编码，利用二进制遗传优化技术，联合个体适应度评估模块，经过迭代优化后获得最优自编码器网络模型的架构及参数信息；同时将其输入到在线检测模块； 所述个体适应度评估模块，从自编码器网络模型离线优化模块中获得每个个体的编码信息，构建自编码器AE以及两个判别器D1和D2，通过三者对抗训练，依据自编码器AE重构损失判别验证集样本，计算验证集F1评分作为每个个体的适应度值，将每个个体的适应度值传送回自编码器网络模型离线优化模块； 所述在线检测模块，在接收到最优自编码器网络模型的架构和参数信息后，构建最优自编码器网络模型，对工业互联网实时通讯流量进行异常检测，并判别出样本是否异常。

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