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龙图腾网获悉河南警察学院申请的专利基于多任务学习的网络安全入侵检测方法及其系统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：CN119865371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510066464.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于多任务学习的网络安全入侵检测方法及其系统是由任锦设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务学习的网络安全入侵检测方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全技术领域，更具体地说，涉及基于多任务学习的网络安全入侵检测方法及其系统，获取网络流量数据和入侵检测数据；基于网络流量数据，执行数据预处理操作，得到预处理后的网络流量数据；根据预处理后的网络流量数据，将其转换成深度学习框架能够识别的格式，得到格式化的网络流量数据；基于格式化的网络流量数据，将其分割成训练集、验证集和测试集；构建并训练具有两个并行分支的入侵检测模型；基于入侵检测模型的训练结果，得到最终模型；将待判断的网络流量数据输入最终模型，输出该网络流量数据所属的流量类型，本方法不仅提高了计算效率，还实现了不同任务之间的知识迁移，使得模型在处理新型或变种攻击时表现更加出色。

本发明授权基于多任务学习的网络安全入侵检测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.基于多任务学习的网络安全入侵检测方法,其特征在于,包括: 获取步骤,包括: 获取网络流量数据和入侵检测数据,其中所述入侵检测数据包括正常流量、高危流量、拒绝服务流量和拒绝未知流量; 处理步骤,包括: 基于所述网络流量数据,执行数据预处理操作,得到预处理后的网络流量数据; 根据所述预处理后的网络流量数据,将其转换成深度学习框架能够识别的格式,得到格式化的网络流量数据; 基于所述格式化的网络流量数据,将其分割成训练集、验证集和测试集; 根据所述训练集、验证集和测试集,构建并训练双向注意力增强多任务学习框架,其包括两个并行分支,其中分支A用于判别流量是否属于攻击数据,分支B用于对攻击数据的攻击类型进行分类; 所述分支A和分支B之间通过双向注意力机制进行特征交互,双向注意力计算公式为: , , , , 其中,和分别为分支A和B的特征图,和是可学习的权重矩阵,和是平衡参数; 所述双向注意力增强多任务学习框架还包括动态特征融合层,用于根据当前输入的特征动态调整两个分支的贡献权重,融合权重的计算公式为: , , 其中,和是可学习的参数,为sigmoid激活函数; 基于所述入侵检测模型的训练结果,采用平均加权损失函数融合训练得到的高危流量模型、拒绝服务流量模型、拒绝未知流量模型和正常流量模型,得到最终模型; 输出步骤,包括: 将待判断的网络流量数据输入所述最终模型,输出该网络流量数据所属的流量类型。

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