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龙图腾网获悉中南财经政法大学申请的专利一种基于知识追踪模型的网络流量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：CN120811776B 。

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：202511284590.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于知识追踪模型的网络流量入侵检测方法是由文靖晖;程浩然;李胜设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识追踪模型的网络流量入侵检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识追踪模型的网络流量入侵检测方法，属于网络流量入侵检测技术领域，能够有效捕捉流量数据中的时序特征以及其潜在的长期发展模式，提升网络流量数据预测及入侵检测性能；包括以下步骤获取网络流量序列和真实标签序列；将获取的网络流量序列和真实标签序列输入至预先训练好的基于知识追踪的入侵检测模型检测网络流量入侵行为；基于知识追踪的入侵检测模型包括数据输入层、知识状态提取层和预测层；数据输入层用于处理网络流量序列和真实标签序列，生成网络流量的嵌入表示和联合嵌入表示；知识状态提取层用于基于网络流量的嵌入表示和联合嵌入表示，提取知识状态；预测层用于基于知识状态和网络流量的嵌入表示，输出网络流量入侵行为的预测结果。

本发明授权一种基于知识追踪模型的网络流量入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识追踪模型的网络流量入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取网络流量序列和真实标签序列； 将获取的所述网络流量序列和所述真实标签序列输入至预先训练好的基于知识追踪的入侵检测模型，检测网络流量入侵行为； 所述基于知识追踪的入侵检测模型包括数据输入层、知识状态提取层和预测层；所述数据输入层用于处理所述网络流量序列和所述真实标签序列，生成网络流量的嵌入表示和联合嵌入表示；所述知识状态提取层用于基于所述网络流量的嵌入表示和所述联合嵌入表示，提取知识状态；所述预测层用于基于所述知识状态和所述网络流量的嵌入表示，输出网络流量入侵行为的预测结果； 所述知识状态提取层包括至少一个时间卷积注意力块；所述时间卷积注意力块包括时间卷积网络和编码器； 所述知识状态提取层用于基于所述网络流量的嵌入表示和所述联合嵌入表示，提取知识状态的步骤包括： 通过所述时间卷积网络用于基于所述联合嵌入表示，提取网络流量的局部特征表示； 通过所述编码器基于所述网络流量的嵌入表示和所述局部特征表示，提取网络流量的全局特征表示； 通过堆叠多个时间卷积注意力块融合所述全局特征表示和所述局部特征表示，生成所述知识状态； 生成所述知识状态的具体步骤包括： 删除所述局部特征表示的最后一个时间步特征，并在首位填充零向量，生成调整后的局部特征表示； 融合所述全局特征表示和所述调整后的局部特征表示，生成所述知识状态，计算方式为： ； 其中，表示知识状态中第个元素。

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