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！

龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于BiAPRN的工业物联网攻击预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：CN119602982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411438072.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于BiAPRN的工业物联网攻击预测方法是由杨昌松;蓝颖聪;刘梓毅;柳悦玲;梁海;王硕设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BiAPRN的工业物联网攻击预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及物联网安全技术领域，具体涉及一种基于BiAPRN的工业物联网攻击预测方法，首先引入了一种改进的单门结构门控递归单元模型，该模型通过自注意机制和损失补偿机制显著提高了模型的性能。随后构建一种新的双向注意力简约递归网络BiAPRN神经网络模型。BiAPRN通过将前向和后向aprn的线性组合相结合，有效地提取数据特征，更深入地挖掘时间序列的相关性，显著降低了预测误差。最后，通过BiAPRN模型获得一个工业物联网攻击预测框架，使用训练好的BiAPRN模型进行攻击预测，实现准确、高效的工业物联网攻击预测。

本发明授权一种基于BiAPRN的工业物联网攻击预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BiAPRN的工业物联网攻击预测方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1：改进GRU模型，获得注意力简约递归网络模型； 在步骤1的执行过程中，采用门控机制模块和自注意模块来代替GRU模型中的更新门； 在门控机制模块中，当xt被载入门控机制模块时，门控机制使网络辨别何时更新或忽略隐藏状态下的信息，公式表示为: xt＝tanhwh·xt-1+bh×δws·xt-1+bs+xt-1 其中tanh为双曲正切函数，δ为sigmoid函数，wh、ws、bh、bs均为门控机构的可学习参数； 重置门模块的重置门r，计算如下: r＝δwir·xt+bir+whr·ht-1+bhr 其中，δ为sigmoid函数，wir，whr，bir和bhr为均为重置门的可学习参数； 自注意模块中，通过拼接和ht-1构建候选集，为后续的自注意机制学习数据做准备，公式如下： 在所述注意力简约递归网络模型中看，使用自注意来学习过去隐藏状态与当前输入之间的关系，对应公式如下: h′t-1＝Self-Attentionhs 其中，ht-1表示过去时刻的隐藏状态，ht表示当前时刻的隐藏状态，表示候选集，win，whn，bin和bhn都是候选集的可学习参数，stack是矩阵拼接操作，hs是拼接结果； 步骤2：构建双向注意力简约递归网络模型； 步骤2中双向注意力简约递归网络模型的输出表达式如下： 其中，表示正向APRN输出的未来状态信息，表示后向APRN输出的过去状态信息，为前向APRN模型，为后向APRN模型，w1、w2、b为线性组合的可学习参数； 步骤3：对工业物联网设备产生的数据进行采集； 步骤4：对采集的数据进行预处理，完成数据集分区； 步骤5：将数据集的数据输入所述双向注意力简约递归网络模型进行训练； 步骤6：使用训练好的双向注意力简约递归网络模型对测试数据集的结果进行预测； 步骤7：将训练好的双向注意力简约递归网络模型应用于真实工业物联网环境，并将结果可视化。

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桂林电子科技大学，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1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。