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龙图腾网获悉海南大学申请的专利基于CNN-LSTM的水声通信入侵检测方法及系统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：CN119420535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411540844.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于CNN-LSTM的水声通信入侵检测方法及系统是由羊秋玲;丁正;李鹏程;黄向党设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CNN-LSTM的水声通信入侵检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于CNN‑LSTM的水声通信入侵检测方法及系统。所述方法包括：以水下通信节点、中继节点、岸基通信服务器为基础，构建由路由层、MAC层、物理层组成的水下传感器网络入侵攻击系统；基于入侵攻击系统对水下传感器网络进行模拟攻击，实时采集水下传感器网络中的攻击数据；通过改进的CNN‑LSTM融合模型中进行迭代和入侵检测，得到目标CNN‑LSTM融合模型进行水声通信入侵检测；改进的CNN‑LSTM融合模型为通过中间层构件连接CNN和LSTM模型。由于考虑了网络层的入侵、MAC层和物理层异常攻击，通过改进的CNN‑LSTM融合模型进行入侵检测，提升了模型对各类网络攻击的检测能力，从而提高水声通信入侵检测的精度。

本发明授权基于CNN-LSTM的水声通信入侵检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN-LSTM的水声通信入侵检测方法，其特征在于，所述方法包括： 以水下通信节点、中继节点、岸基通信服务器为基础，构建由路由层、MAC层、物理层组成的水下传感器网络入侵攻击系统，并通过所述攻击系统模拟有岸基通信服务器设备的水下传感器网络； 基于所述入侵攻击系统对水下传感器网络进行模拟攻击，实时采集所述水下传感器网络中的攻击数据，并采用FFT算法和滑动窗口机制处理所述攻击数据，得到攻击数据集；构建跨物理层、MAC层以及路由层的通信传输数据集； 将所述攻击数据集、传输数据集输入至改进的CNN-LSTM融合模型中进行迭代和入侵检测，并根据输出结果对所述改进的CNN-LSTM融合模型进行调整优化，得到目标CNN-LSTM融合模型；所述改进的CNN-LSTM融合模型是以CNN和LSTM为基础的双模型连接架构；所述改进的CNN-LSTM融合模型中，CNN部分设置有卷积层、最大池化层、激活函数构建；LSTM部分构建在所述CNN部分之后，且所述LSTM部分之后部署有全连接层、softmax层，并采用交叉熵损失函数作为模型评价指标； 所述方法还包括：采集水试数据，并将所述水试数据输入至所述改进的CNN-LSTM融合模型中；通过所述改进的CNN-LSTM融合模型中的CNN部分对所述水试数据进行特征提取，并对提取后的特征进行数据处理，得到处理后的时序数据；通过所述改进的CNN-LSTM融合模型中的LSTM部分对所述时序数据进行训练处理，输出训练过程中的检测结果； 基于所述目标CNN-LSTM融合模型进行水声通信入侵检测，输出水声通信入侵检测结果； 其中，所述改进的CNN-LSTM融合模型为通过中间层构件连接CNN和LSTM模型，重新部署卷积层、最大池化层以及激活函数构件，并通过全连接层和softmax层进行优化处理之后的模型。

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