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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种基于循环生成对抗网络和多头自注意力机制的异常流量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：CN117218494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202311283486.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于循环生成对抗网络和多头自注意力机制的异常流量检测方法是由蔡赛华;赵文军;陈锦富;赵星宇;唐晗;林敏设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于循环生成对抗网络和多头自注意力机制的异常流量检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于循环生成对抗网络和多头自注意力机制的异常流量检测方法。包括：步骤1，使用网络流量数据构建流量灰度图数据，利用循环生成对抗网络结合数据增强模块对流量灰度图进行特征提取；步骤2，使用多头自注意力机制对灰度图中网络流量数据信息进行特征筛选以获得重要性较强的流量特征，并将其输入到循环生成对抗网络中进行数据增强；步骤3，利用双向时序卷积神经网络将经过数据增强后的流量灰度图进行流量类别的分类，实现对异常流量的检测。

本发明授权一种基于循环生成对抗网络和多头自注意力机制的异常流量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于循环生成对抗网络和多头自注意力机制的异常流量检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，使用网络流量数据构建流量灰度图数据，利用循环生成对抗网络结合数据增强模块对流量灰度图进行特征提取； 步骤2，使用多头自注意力机制对灰度图中网络流量数据信息进行特征筛选以获得重要性较强的流量特征，并将其输入到循环生成对抗网络中进行数据增强； 步骤3，利用双向时序卷积神经网络将经过数据增强后的流量灰度图进行流量类别的分类，实现对异常流量的检测； 步骤1-1，构建经预处理操作后的网络流量表得到网络流量灰度图，以源IP地址、目的IP地址、时间维度来表示特征；针对所选的网络流量维度，将数据进行分组并计算每个分组的流量总量、平均值统计数据，然后定义灰度级别并为每个特征分配不同的灰度级，形成流量灰度图； 步骤1-2，学习流量灰度图中各灰度值间的关联关系以获得局部或整体的特征信息，实现网络流量灰度值形式的关系表示；借助CycleGAN模型提取源域特征和目标域特征，并结合数据增强模块进一步增强所提取特征的多样性和提取能力，进而得到多样性的网络流量时空特征、强度特征、分布特征和异常流量特征； 所述步骤3的具体实现包括如下步骤： 将CycleGAN生成好的流量灰度样本作为双向时序卷积神经网络BiTCN的输入，通过BiTCN的多个卷积层捕获不同时间尺度的特征，利用BiTCN的池化层提取更高层次的抽象特征，并借助BiTCN的全连接层提取关键特征，最后通过交叉熵损失函数计算训练过程中的损失值；预定义一个阈值并在不断的计算训练过程中选择小于阈值的最优损失值，从而对模型进行训练并得到模型中的训练参数；具体的，批量大小为256、神经网络层为4、隐藏层单元为20、迭代次数为10，从而实现对异常流量的检测。

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