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龙图腾网获悉上海工业自动化仪表研究院有限公司申请的专利基于神经网络隐LSTM模型的二进制流信息分析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：CN114219077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202111544622.7，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权基于神经网络隐LSTM模型的二进制流信息分析方法是由王高翃设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络隐LSTM模型的二进制流信息分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络隐LSTM模型的二进制流信息分析方法，涉及数据流信息分析技术领域。该方法包括：确定嵌入空间的维数m，取二进制流中的每r位数据为一个字母，并确定相应的2^r个字母在嵌入空间的对应嵌入向量；确定观测空间的维数n；确定隐状态空间的维数L；建立LSTM模型，并初始化模型参数；建立状态空间到观测空间的状态转移模型；设计LSTM模型的模型整体损失函数；在模型参数训练完成以后，保存模型的嵌入参数、LSTM参数和状态转移参数。本发明通过将二进制流信息视为一种需要处理和分析的语言结构，结合隐马克可夫模型的想法和循环神经网络的应用，实现了对二进制流信息的分析，提升了信息分析的准确性。

本发明授权基于神经网络隐LSTM模型的二进制流信息分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络隐LSTM模型的二进制流信息分析方法，所述方法用于分析网络系统中的攻击行为，其特征在于，在神经网络中将二进制流看作为时序数据，利用LSTM模型对所述时序数据进行训练，所述方法包括如下步骤： 确定嵌入空间的维数m，取二进制流中的每r位数据为一个字母，并确定相应的2^r个字母在嵌入空间的对应嵌入向量； 确定观测空间的维数n，观测空间的维数由观测状态的情况和观测状态的颗粒度来确定，所述观测状态为二进制流中的单个位的数据或者二进制流的单个字母所传输的信息的状态； 确定隐状态空间的维数L，所述隐状态空间是所述观测空间的状态转移所依赖的状态概率空间，同时也是LSTM模型输出的概率空间； 建立LSTM模型，并初始化模型参数，所述LSTM模型的输入为二进制流转化的嵌入向量序列，输出序列y_t的激活使用softmax函数，以模拟输出状态的概率分布； 建立状态空间到观测空间的状态转移模型o_t=fy_t，状态空间到观测空间的状态转移模型中的状态转移函数f为线性的，所述状态转移函数由一个L*n的线性状态转移矩阵来描述； 设计LSTM模型的模型整体损失函数，模型整体损失函数losso_t,l_t通过比较输出状态o_t和实际观测到的状态标签l_t来获取，在确定模型和参数后，通过前向传递计算模型整体损失函数，并对模型参数进行训练； 在模型参数训练完成以后，保存模型的嵌入参数、LSTM参数和状态转移参数，以供模型在对二进制流信息进行分析时使用； 观测状态分为具有攻击威胁的数据、不具有攻击威胁的正常数据两类，若观测状态的颗粒度为字母级，则观测空间的维数为2；若观测状态的颗粒度为单个位级，则观测空间的维数为2^r。

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