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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种物联网网络入侵检测方法、设备、介质及产品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：CN119094216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411282290.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种物联网网络入侵检测方法、设备、介质及产品是由陶醉;聂来森;袁奇恩东;范瑞鹏;张俊设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物联网网络入侵检测方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种物联网网络入侵检测方法、设备、介质及产品，涉及网络入侵检测技术领域，该方法通过引入数字孪生技术感知和预测网络流量数据，结合网络流量特征数据构建训练数据集，然后对训练数据集中的难分样本利用K聚类算法进行标记，最后通过控制深度学习网络模型的奖励值来提高对难分样本的检测准确性，从整体上实现高精度的入侵检测。

本发明授权一种物联网网络入侵检测方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种物联网网络入侵检测方法，其特征在于，所述物联网网络入侵检测方法包括： 根据网络流量特征数据和网络流量预测值构建训练数据集，其中，所述网络流量特征数据是通过对物联网的网络通信数据进行特征提取后得到的数据，所述网络流量预测值是利用数字孪生技术对所述网络流量特征数据进行处理后得到的数据； 采用K聚类算法对所述训练数据集进行处理，获得难分样本集； 从所述训练数据集中选取当前时刻状态，并利用贪婪策略选择所述当前时刻状态下所对应的当前时刻动作，其中，所述当前时刻状态表征当前时刻下的所述网络流量特征数据和所述网络流量预测值，所述当前时刻动作表征当前时刻所述物联网遭到入侵或者当前时刻所述物联网正常； 根据探索率随机选择当前时刻动作，计算执行所述当前时刻动作后获得的当前时刻奖励，并获取下一时刻状态，其中，所述当前时刻奖励是根据奖励系数确定的，其中，所述奖励系数是通过第一判断结果确定得到的系数，所述第一判断结果为表征当前时刻下的所述网络流量特征数据和所述网络流量预测值属于所述难分样本集的结果，或者当前时刻下的所述网络流量特征数据和所述网络流量预测值不属于所述难分样本集的结果；所述当前时刻奖励的表达式为： 其中，rtst,at为当前t时刻奖励；st为当前t时刻状态；at为当前t时刻动作；λt为当前t时刻的奖励系数；r为基础奖励；HI为难分样本集；υ为难分样本奖励系数； 根据所述当前时刻状态、所述当前时刻动作、所述当前时刻奖励和所述下一时刻状态，构建状态转移四元组，并将所述状态转移四元组存储至经验回放池中； 从所述经验回放池中选择若干个所述状态转移四元组作为训练样本，训练深度学习网络模型； 根据训练好的所述深度学习网络模型，预测所述物联网是否遭到入侵。

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