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龙图腾网获悉上海电力大学申请的专利一种基于MMFSA和DSCA-BiLSTM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：CN116647378B 。

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：202310615767.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于MMFSA和DSCA-BiLSTM的网络入侵检测方法是由黄润渴;李晋国;闫芫;李春林;倪赟设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MMFSA和DSCA-BiLSTM的网络入侵检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于MMFSA和DSCA‑BiLSTM的网络入侵检测方法，包括以下步骤：S1、构建原始数据集，对原始数据集进行预处理；S2、基于多度量特征选择算法，对预处理后的数据集进行处理，生成特征子集；S3、将原始数据集输入到DSCA‑BiLSTM网络模型进行隐含特征捕获及双向时序建模，获得分类模型；S4、捕获终端设备的网络流量，并对网络流量进行预处理；S5、利用步骤S2中生成的特征子集，对步骤S4中预处理后的网络流量进行数据降维，降维后的流量数据进入分类模型进行异常检测。与现有技术相比，本发明准确率及检出率均较高，同时误报率较优。

本发明授权一种基于MMFSA和DSCA-BiLSTM的网络入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MMFSA和DSCA-BiLSTM的网络入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建原始数据集，对所述原始数据集进行预处理； S2、基于多度量特征选择算法，对预处理后的数据集进行处理，生成特征子集； 步骤S2包括以下子步骤： 确定所述多度量特征选择算法的基算法； 分别使用不同的基算法对所述预处理后的数据集进行特征筛除； 将采用n个基算法进行特征筛除后的得到的n个特征子集取并集，获取最终的特征子集； 其中，使用不同的基算法对所述预处理后的数据集进行特征筛除包括以下步骤： 使用基算法获取预处理后的数据集的重要性得分，并进行排序； 计算所述特征的重要性得分均值，并剔除小于均值的特征，从而对数据集进行降维； S3、将所述原始数据集输入到DSCA-BiLSTM网络模型进行隐含特征捕获及双向时序建模，获得分类模型； S4、捕获终端设备的网络流量，并对所述网络流量进行预处理； S5、利用步骤S2中生成的特征子集，对步骤S4中预处理后的网络流量进行数据降维，降维后的流量数据进入所述分类模型进行异常检测。

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上海电力大学，其通讯地址为：201306 上海市浦东新区沪城环路1851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”。