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龙图腾网获悉天翼云科技有限公司申请的专利一种网络入侵检测方法、装置、设备、介质及产品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：CN119788319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411765391.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种网络入侵检测方法、装置、设备、介质及产品是由谢佳晨;李建松;陈姣姣;杜炀东;程鹏鹏;马文成设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网络入侵检测方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明涉及网络工程技术领域，公开了一种网络入侵检测方法、装置、设备、介质及产品，方法包括：获取网络流量数据，并提取网络流量数据的网络流量特征；将网络流量特征输入预训练的半监督分类器，以通过半监督分类器识别网络流量数据的入侵类别，流量类别包括已知类别和未知类别；当入侵类别为未知类别时，在同一特征空间将已知类别的已知特征和网络流量特征一起进行聚类，得到聚类结果；对聚类结果中不属于已知类别的数据簇进行入侵类别标注。本发明基于半监督分类器识别出未知类别数据，再单独聚类出数据簇，然后对未知特征进行单独标注，从而避免了将未知的流量入侵误判为已知入侵的问题，显著提高了对新型流量入侵发现和检测的敏感度。

本发明授权一种网络入侵检测方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种网络入侵检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取网络流量数据，并提取所述网络流量数据的网络流量特征； 将所述网络流量特征输入预训练的半监督分类器，以通过所述半监督分类器识别所述网络流量数据的入侵类别，所述入侵类别包括已知类别和未知类别； 当所述入侵类别为所述未知类别时，在同一特征空间将已知类别的已知特征和所述网络流量特征一起进行聚类，得到聚类结果； 对聚类结果中不属于已知类别的数据簇进行入侵类别标注； 训练所述半监督分类器的步骤包括： 基于强化学习技术定义半监督分类器的智能体模型； 定义类别空间，所类别空间包括所述已知类别和所述未知类别； 定义半监督分类器的奖励函数，所述奖励函数为： 式中，r表示用于调整所述智能体模型的参数的奖励值，rc是将预测类别分类到所述未知类别时的奖励分数，rtrue是将预测类别分类到所述已知类别且分类正确时的奖励分数，rfalse是将预测类别分类到所述已知类别且分类错误时的奖励分数，at是当前的预测类别，aN+1表示所述未知类别，at′表示所述已知类别的标签； 获取训练特征样本集； 将所述训练特征样本集输入所述智能体模型，根据所述智能体模型的预测类别和所述奖励函数对所述智能体模型的参数进行调整，得到训练后的所述半监督分类器。

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