买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种基于SLAN的网络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：CN119484141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411715243.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于SLAN的网络入侵检测方法及系统是由邹欣;王颖舒;王志鹏;陈韵如;袁艺仓;李闵;敖翔;宋秋泽设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SLAN的网络入侵检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SLAN的网络入侵检测方法及系统，涉及网络入侵检测技术领域，包括接收并存储来自网络的数据；构建模型，进行特征提取，得到第一特征，对第一特征进行时序特征捕捉，得到第二特征；对第二特征进行特征增强得到第三特征，整合和处理第三特征得到第四特征；根据第四特征对入侵进行分类，并采取措施。本发明通过使用轻量化卷积操作和ChannelShuffle机制，大幅度减少了计算复杂度和内存使用，使得在实时网络流量处理时，能以较低的计算开销完成特征提取，能够有效地从网络流量数据中提取局部模式和复杂特征，提高了对攻击行为的敏感性和检测准确率，能够适应不同类型的网络攻击，提升了对未知攻击的检测能力。

本发明授权一种基于SLAN的网络入侵检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于SLAN的网络入侵检测方法，其特征在于：包括， 接收并存储来自网络的数据； 构建模型，进行特征提取，得到第一特征，对第一特征进行时序特征捕捉，得到第二特征； 对第二特征进行特征增强得到第三特征，整合和处理第三特征得到第四特征； 根据第四特征对入侵进行分类，并采取措施； 所述模型指的是SLAN，即ShufflenetV2-LSTM-AttentionNetwork，ShufflenetV2-LSTM和注意力机制； 所述第一特征包括流量模式、时序动态和通道级特征； 所述特征提取包括利用ShufflenetV2模型对网络流量数据进行特征提取，得到第一特征，ShufflenetV2的卷积层CNN结合LeakyReLU激活函数，从数据中提取局部模式和复杂特征，LeakyReLU通过允许负值以小的斜率传递； 所述时序特征捕捉包括提取的特征接着输入到LSTM网络中，捕捉数据的时序特征和时间依赖关系，确保模型理解网络流量中的动态变化，得到第二特征； 所述特征增强包括引入注意力机制强化模型对关键特征的关注，得到第三特征； 所述整合和处理第三特征包括通过全连接层和内积操作，将经过注意力机制增强的特征进行整合和处理，得到第四特征； 所述对入侵进行分类包括利用第四特征，构建ROC曲线，分析不同阈值下的识别性能，基于ROC曲线确定的最佳阈值，对网络信号进行二分类处理，将信号分为可识别入侵和非ROC概率范围内两大类，其中可识别入侵即为判定的恶意攻击行为，对识别出的可识别入侵行为，自动采取相应的防御措施，并记录相关信息，同时，对于非ROC概率范围内的不可识别入侵，视为潜在威胁，并进行标记进行后续分析。

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贵州电网有限责任公司，其通讯地址为：550002 贵州省贵阳市南明区滨河路17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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。