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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于Transformer与GNN混合模型的物联网入侵检测方法、模型及其训练方法和电子设备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：CN119341825B 。

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：202411504104.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于Transformer与GNN混合模型的物联网入侵检测方法、模型及其训练方法和电子设备是由齐恒;张婉婷;孔祥宇设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer与GNN混合模型的物联网入侵检测方法、模型及其训练方法和电子设备在说明书摘要公布了：基于Transformer与GNN混合模型的物联网入侵检测方法、模型及其训练方法和电子设备，属于深度学习技术领域，为了解决同时学习流量的统计特征、时序特征和拓扑特征以利用网络空间特征，用于物联网入侵检测，要点是将物联网中网络流量数据进行位置编码，输入Transformer模型的编码器中，输出第一embedding嵌入向量；将网络流转换为第一图，主机为第一图的节点，网络流为第一图的边；通过LineGraph模型将第一图转化为第二图，网络流为第二图的节点，主机对之间的关系为第二图的边；将第二图输入GNN模型中，输出第二embedding嵌入向量；将第一embedding嵌入向量与第二embedding嵌入向量拼接，得到拼接向量，将拼接向量输入分类器，由分类器输出物联网入侵检测结果，效果是能够捕获拓扑信息，捕捉不同流量之间的关联性。

本发明授权基于Transformer与GNN混合模型的物联网入侵检测方法、模型及其训练方法和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer与GNN混合模型的物联网入侵检测方法，其特征在于，包括： 将物联网中网络流量数据进行位置编码，输入Transformer模型的编码器中，输出第一embedding嵌入向量；其中，所述第一embedding嵌入向量包括在时间片t0至时间片tn的时间段内任一主机对之间所具有的网络流，其中，任一所述网络流关联其所在的所述主机对中的其他的网络流的入侵信息； 将t0时间片至tn时间片的时间段内各主机对在时间片ti的网络流转换为第一图，主机为所述第一图的节点，网络流为所述第一图的边； 通过LineGraph模型将所述第一图转化为第二图，网络流为所述第二图的节点，主机对之间的关系为所述第二图的边； 将所述第二图输入GNN模型中，输出第二embedding嵌入向量； 将所述第一embedding嵌入向量与所述第二embedding嵌入向量拼接，得到拼接向量，将所述拼接向量输入分类器，由所述分类器输出物联网入侵检测结果。

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大连理工大学，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2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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