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龙图腾网获悉中国农业银行股份有限公司申请的专利一种银行流量入侵检测方法、装置、系统和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：CN115913645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211289516.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种银行流量入侵检测方法、装置、系统和介质是由陈磊设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种银行流量入侵检测方法、装置、系统和介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种银行流量入侵检测方法、装置、系统和介质，采集当前银行外部渠道访问流量数据；获取XLNET自回归模型的训练集，训练集包括：历史银行外部渠道访问流量数据和历史银行外部渠道访问流量数据的分类；利用训练集学习历史银行外部渠道访问流量数据，和，历史银行外部渠道访问流量数据的分类，之间的映射关系；根据映射关系确定XLNET自回归模型的模型参数，以得到预先训练的XLNET自回归模型；将当前银行外部渠道访问流量数据输入预先训练的XLNET自回归模型，预先训练的XLNET自回归模型输出当前银行外部渠道访问流量数据的分类。使用预先训练的XLNET自回归模型，无需人工筛选即可实现及时准确的检测入侵流量，防止网络攻击，保障银行网络安全。

本发明授权一种银行流量入侵检测方法、装置、系统和介质在权利要求书中公布了：1.一种银行流量入侵检测方法，其特征在于，包括： 采集当前银行外部渠道访问流量数据； 获取XLNET自回归模型的训练集，所述训练集包括：历史银行外部渠道访问流量数据和所述历史银行外部渠道访问流量数据的分类，所述历史银行外部渠道访问流量数据和所述历史银行外部渠道访问流量数据的分类的获得过程包括：根据所述历史银行外部渠道访问个人信贷管理系统的流量反馈后，使用自建沙收集的打上标签的恶意流量数据和良性流量数据； 将所述历史银行外部渠道访问流量数据输入所述XLNET自回归模型，以使所述XLNET自回归模型学习所述历史银行外部渠道访问流量数据的底层特征；其中，所述XLNET自回归模型学习所述历史银行外部渠道访问流量数据的底层特征的过程，包括：使用无标签商业银行网络数据集对所述XLNET自回归预训练模型进行密度估计，在给定数据流字节的前提下，去估计下一个字节出现的概率分布； 利用所述训练集学习所述历史银行外部渠道访问流量数据，和，所述历史银行外部渠道访问流量数据的分类，之间的映射关系； 根据所述映射关系确定所述XLNET自回归模型的模型参数，以得到预先训练的所述XLNET自回归模型； 将所述当前银行外部渠道访问流量数据输入预先训练的所述XLNET自回归模型，预先训练的所述XLNET自回归模型输出所述当前银行外部渠道访问流量数据的分类。

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