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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于图嵌入加权宽度网络的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：CN119652575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411725708.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于图嵌入加权宽度网络的网络入侵检测方法是由陈武兴;余志文;杨楷翔;刘晓庆;张柳坚设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图嵌入加权宽度网络的网络入侵检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图嵌入加权宽度网络的网络入侵检测方法，包括：收集网络入侵检测数据并进行预处理；使用预处理后的网络入侵检测数据计算样本构建一个图嵌入矩阵；利用预处理后的网络入侵数据计算类惩罚权重；将得到的图嵌入矩阵和类惩罚权重加入到一个宽度神经网络中，得到一个改进的宽度神经网络，称为图嵌入加权宽度网络；使用训练后的图嵌入加权宽度网络对待测的网络入侵检测数据进行分类，得到分类结果。本发明通过利用宽度网络高效的训练方式和高精确性优点的同时，引入图嵌入技术提高了对网络入侵数据的分类能力，并使用自适应加权惩罚矩阵加强宽度网络在训练过程中对少数类的关注，有助于提高网络入侵检测数据分类的准确性。

本发明授权一种基于图嵌入加权宽度网络的网络入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图嵌入加权宽度网络的网络入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，收集网络入侵检测数据，并对网络入侵检测数据进行预处理，得到干净的数据和标签，该标签分为正常数据和入侵数据； 步骤2，使用预处理后的网络入侵检测数据计算样本相似性以得到内在图矩阵权重和惩罚图矩阵权重，利用计算得到的内在图矩阵权重和惩罚图矩阵权重构建内在图拉普拉斯矩阵和惩罚图拉普拉斯矩阵，最后利用求得的内在图拉普拉斯矩阵、惩罚图拉普拉斯矩阵和预处理后的网络入侵检测数据构建一个图嵌入矩阵；利用预处理后的网络入侵检测数据计算数据的密度信息和类别信息，在密度信息和类别信息基础上设计类惩罚权重； 步骤3，将步骤2得到图嵌入矩阵和类惩罚权重加入到一个宽度神经网络中，形成一个改进的宽度神经网络，称为图嵌入加权宽度网络，使用预处理后的网络入侵检测数据训练该图嵌入加权宽度网络，得到一个性能最优的图嵌入加权宽度网络作为网络入侵检测数据的分类模型； 步骤4，使用性能最优的图嵌入加权宽度网络对待测的网络入侵检测数据进行分类，得到正常数据和入侵数据的分类结果。

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华南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381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”。

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