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龙图腾网获悉长沙学院申请的专利一种可解释细粒度工业控制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：CN119995979B 。

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：202510137699.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种可解释细粒度工业控制网络入侵检测方法是由刘欣;张韬;李方敏;杨志邦设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可解释细粒度工业控制网络入侵检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种可解释细粒度工业控制网络入侵检测方法，它包括模型结构部分、数据处理部分，所述的模型结构部分包括字节级可解释模块、包级特征提取模块和流级时序分析模块和结果输出模块，所述的数据处理部分包括字节级、包级、流级的网络模型和数据处理过程，所述的数据处理过程包括数据预处理、特征提取和最终入侵检测决策。本发明与现有技术相比的优点在于：本发明提出了一种基于深度学习的入侵检测系统模型，用于ICS网络中高级攻击的检测。通过字节、数据包和流级特征提取与融合，提升了入侵检测的准确性、可解释性和效率，特别是在复杂攻击场景下具有显著优势。

本发明授权一种可解释细粒度工业控制网络入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种可解释细粒度工业控制网络入侵检测方法，其特征在于：包括模型结构部分、数据处理部分； 所述的模型结构部分包括字节级可解释模块、包级特征提取模块和流级时序分析模块和结果输出模块； 所述的数据处理部分包括字节级、包级、流级的网络模型和数据处理过程，所述的数据处理过程包括数据预处理、特征提取和最终入侵检测决策； 所述的字节级、包级、流级均包括网络模型处理和结果输出，最终，通过字节级、包级和流级三个层次的处理，所述的字节级、包级和流级的网络模型将分别输出各自的攻击判断结果，并通过融合这些结果得到最终的入侵检测结论； 所述的字节级可解释模块包括以下内容： A：输入数据包的字节序列被转化为嵌入向量，包括原始字节嵌入、位置嵌入和段嵌入，并通过自注意力机制计算每个字节的重要性权重； B：共享查询向量的自注意力机制：此机制能够计算每个字节对整个数据包判断的贡献，提升模型的字节级可解释性； 所述的包级特征提取模块包括以下内容： A：输入数据包的字节特征经过卷积神经网络CNN提取空间特征，捕捉字节间的局部依赖关系，进而判断数据包是否为恶意； B：该包级特征提取模块通过卷积操作，提取数据包内的有用特征，并结合池化层减少冗余信息，最终通过全连接层输出包级的入侵检测结果； 所述的流级时序分析模块包括以下内容： A：在流级处理时，模型通过多头自注意力机制分析数据包之间的时序关系，捕捉流中的恶意扰动； B：该流级时序分析模块通过流量的时序依赖关系预测整个数据流是否存在异常行为。

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