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龙图腾网获悉吉林师范大学申请的专利一种用于工业互联网入侵检测的Triple CGAN模型框架及其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：CN120263506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510511715.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种用于工业互联网入侵检测的Triple CGAN模型框架及其方法是由谭振江;王阳;周伟;胡启源;贾蕊;张君茹;刘百川设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于工业互联网入侵检测的Triple CGAN模型框架及其方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种用于工业互联网入侵检测的TripleCGAN模型框架及其方法。本发明首先构建了TripleCGAN算法模型，在条件生成对抗网络的基础上建立数据空间，融入处理器、归类器，优化模型损失组合计算。其次，以UNSW_NB15数据集为基础，设计数据分类与方法对比实验，评估模型性能。所述方法既能进一步开发基于GAN的入侵检测算法的检测性能，又能通过学习生成数据的内在特征适应数据集平衡处理后依然存在的一定程度上数据分布不平衡问题。

本发明授权一种用于工业互联网入侵检测的Triple CGAN模型框架及其方法在权利要求书中公布了：1.一种用于工业互联网入侵检测的TripleCGAN模型框架，其特征在于，所述模型框架包括：生成器、判别器、归类器、处理器与数据空间； 生成器的功能是接收随机噪声和标签信息，生成假数据供判别器鉴别真假以及归类器归类数据； 判别器的功能是接收数据空间对判别器的选择数据输入，并对接收数据进行真假判断； 归类器的功能是接收数据空间对归类器的选择数据输入，并对接收数据进行数据归类；所述归类器与生成器之间形成类对抗机制； 处理器的功能是接收所有数据特征与数据标签，对输入进行初步计算，再将特征输出结果与标签输出结果输入到数据空间中； 在数据空间中，首先检查输入数据，特征与标签的对应关系是否有差错，然后将特征与标签进行组合处理，转发给判别器，将去除标签的数据转发给归类器； 输入数据经由处理器的并列计算，输出到数据空间进行特征与标签组合处理，再输入到判别器中进行真假判别，最终形成数据的判别计算过程；同理，数据空间内进行特征与标签分离处理，再输入到归类器中进行归类计算，形成数据的归类计算过程； 建立TripleCGAN模型的问题模型，具体为： 假设x、y、z、G、D、C分别表示真实数据、标签信息、噪声数据、生成器、判别器、归类器： 式1表示G的优化目标，使生成数据趋近于真实数据；式2表示D的优化目标，对输入数据能够正确的区分真假；式3表示C的优化目标，对输入数据能够正确归类，并通过与G形成类对抗机制，从真实数据与生成数据中都能学习到数据的内在特征；式4表示TripleCGAN模型的总体优化目标。

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