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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司申请的专利基于多层次网络流量信息融合的网络入侵检测方法及终端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：CN118646579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202410837795.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于多层次网络流量信息融合的网络入侵检测方法及终端是由吴丽进;沈立翔;张坤三;林楠;何金栋;刘冰倩;廖飞龙;郑原俊;黄江东;杨泓设计研发完成，并于2024-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层次网络流量信息融合的网络入侵检测方法及终端在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多层次网络流量信息融合的网络入侵检测方法及终端，对获取的网络流量数据进行预处理，得到网络流数据，基于网络流数据构建数据包时序图和流关联图，将数据包时序图输入双层入侵检测模型中的流级图处理模型，输出数据包时序图的图表示特征，并提取流关联图的节点特征，将图表示特征和节点特征进行融合，将得到的新的节点特征输入双层入侵检测模型中的网络流量检测模型，通过构建数据包时序图和流关联图，综合考虑了两种粒度的数据之间的关系，同时基于多层次的网络流量信息融合，使输入模型中的流量特征更为丰富，融合后的节点特征受到的扰动更少，鲁棒性能够得到保证，从而实现了高效且准确的网络入侵检测。

本发明授权基于多层次网络流量信息融合的网络入侵检测方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于多层次网络流量信息融合的网络入侵检测方法，其特征在于，包括步骤： 建立三层的多层感知机，每一层的多层感知机包括一线性函数和一BatchNorm函数； 根据所述三层的多层感知机生成流级图处理模型； 根据两层图卷积神经网络层和两层激活函数构建网络流量检测模型； 根据所述流级图处理模型和所述网络流量检测模型生成双层入侵检测模型； 获取网络流量数据，并对所述网络流量数据进行预处理，得到网络流数据； 基于所述网络流数据构建数据包时序图和流关联图； 将所述数据包时序图输入双层入侵检测模型中的流级图处理模型，输出所述数据包时序图的图表示特征，并提取所述流关联图的节点特征； 将所述图表示特征和所述节点特征进行融合，得到新的节点特征，并将所述新的节点特征输入双层入侵检测模型中的网络流量检测模型，输出检测结果； 还包括： 从所述网络流量数据提取数据包的长度序列信息以及载荷信息； 所述基于所述网络流数据构建数据包时序图和流关联图包括： 将所述网络流数据中的数据包映射为节点，并对每一所述数据包中的原始字节进行归一化处理后，将归一化后的字节作为节点特征存储至所述节点； 根据所述数据包的时间戳以及所述数据包传输的先后关系生成所述节点之间的边； 根据所述节点和所述边生成数据包时序图，并将所述长度序列信息和所述载荷信息作为元特征存储至所述数据包时序图的全局属性中； 根据所述网络流数据构建二分图，所述二分图包括源节点集合、目标节点集合和边集合； 根据所述源节点集合中的源节点的数量和所述目标节点集合中的目标节点的数量构建虚拟节点，并基于节点随机映射机制将所述虚拟节点加入所述二分图； 根据线图理论将所述二分图转化为线图，并将所述线图作为流关联图； 所述将所述数据包时序图输入双层入侵检测模型中的流级图处理模型，输出所述数据包时序图的图表示特征包括： ； 式中，表示所述数据包时序图的图表示特征，表示神经网络中的连接操作，表示节点v在第k次迭代时的特征向量，表示所有节点集合，K表示总迭代次数。

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