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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利一种基于网络流量数据的入侵检测方法、装置、终端设备和存储介质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：CN119520109B 。

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：202411671173.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于网络流量数据的入侵检测方法、装置、终端设备和存储介质是由占聪聪;周刚;李兴旺;谢善益;范颖;杨强;徐思尧;李妍;陈宇泽;农彩艳;张凯设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于网络流量数据的入侵检测方法、装置、终端设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于网络流量数据的入侵检测方法、装置、终端设备和存储介质，可以将网络流量数据转换成对应的用于表征各个节点之间传输关系的图结构，则使得入侵检测模型可以得到整个图结构的特征表示，并且可以捕捉到节点之间的相互作用和相互影响，从而可以更深入地理解网络流量的内在特征，通过聚合和拼接这些内在的特征向量，可生成最终的边缘特征，继而根据各个边缘特征生成网络流量数据对应的网络入侵类型。则本发明可以将网络流量数据转换成对应的图结构，并使得入侵检测模型能够深入地学习和分析网络流量数据的内在特征，可提高对未知网络攻击的检测能力，则可以有效地识别出潜在的异常行为或攻击模式，提高了检测的准确性和效率。

本发明授权一种基于网络流量数据的入侵检测方法、装置、终端设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于网络流量数据的入侵检测方法，其特征在于，包括： 获取当前时间段对应的网络流量数据；其中，所述网络流量数据，包括：传输数据、数据包发送方所对应的源数据以及数据包接收方所对应的目的数据； 将所述网络流量数据转换成对应的用于表征各个节点之间传输关系的图结构；其中，所述图结构中的节点包括：源节点和目的节点； 将所述图结构输入到预设的入侵检测模型中，以使所述入侵检测模型根据从图结构中提取出的源节点向量、目的节点向量以及节点之间的连接边向量进行加权聚合，继而将各个加权聚合后的向量进行拼接，生成用于表征节点之间传输关系的边缘特征，根据各个边缘特征生成所述图结构对应的网络入侵类型； 其中，所述预设的入侵检测模型的训练，包括： 以若干个网络流量数据样本以及每一网络流量数据样本对应的实际网络入侵类型为输入，以各个网络流量数据样本的预测网络入侵类型为输出，对待训练的入侵检测模型进行迭代训练，直至模型收敛，生成预设的入侵检测模型； 所述入侵检测模型，包括：图边缘注意力层；所述图边缘注意力层包括若干个注意力层，每一注意力层包括若干个注意力头；每一注意力头对应的注意力系数； 所述图边缘注意力层，用于根据每一源节点向量、每一源节点向量对应的目的节点向量以及每一源节点向量对应的连接边向量，通过注意力机制生成每一连接边的注意力系数； 对于每一连接边，将所述注意力系数进行归一化后，生成归一化后的注意力系数； 对于每一源节点向量，基于对应的归一化后的注意力系数，对所述源节点向量、所述源节点向量对应的目的节点向量以及所述源节点向量对应的连接边向量进行加权聚合，生成加权聚合后的源节点向量； 其中，对于图边缘注意力层中的每一注意力层，所述注意力层根据如下公式计算得出加权聚合后的源节点向量： ； 其中，为当前注意力层的加权聚合后的源节点向量，为当前注意力层的第t个注意力头所对应的归一化后的注意力系数，为第t个注意力头的权重矩阵，为源节点在上一注意力层的源节点向量，为源节点在上一注意力层的连接边向量，表示源节点与目的节点之间的连接边，为源节点在上一注意力层对应的目的节点向量，表示当前注意力层的缩放因子，表示当前注意力层的注意力头个数，表示与源节点存在连接的目的节点总个数。

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