深圳市永达电子信息股份有限公司戚建淮获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳市永达电子信息股份有限公司申请的专利一种网络入侵检测方法、装置、计算机设备及存储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：CN121396684B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511979186.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种网络入侵检测方法、装置、计算机设备及存储介质是由戚建淮;张莉;胡金华;宋晶;徐国前设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种网络入侵检测方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于信息安全领域，涉及一种网络入侵检测方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：采集历史流量数据，并且对历史流量数据进行结构化预处理；基于正常流量即多数类与攻击流量即少数类的类间差距，通过主动边界过采样，生成新的合成少数类样本；构建分支卷积神经网络模型，为不同协议层设计独立的分支网络，区分正常与各类异常流量；对分支卷积神经网络模型进行有监督训练，优化模型参数；将训练优化好的分支卷积神经网络模型部署到生产环境，进行实时流量入侵检测；持续收集分支卷积神经网络模型在真实环境中的预测反馈和新的网络威胁样本。可优化主动边界；可控性与安全性强；可进行协议层特征智能识别。
本发明授权一种网络入侵检测方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络入侵检测方法，其特征在于，包括下述步骤： 采集历史流量数据，并且对所述历史流量数据进行结构化预处理； 根据经过预处理后的所述历史流量数据，基于正常流量即多数类与攻击流量即少数类的类间差距，通过主动边界过采样，生成新的合成少数类样本； 构建分支卷积神经网络模型，为不同协议层设计独立的分支网络，通过融合与分类机制，实现跨协议层复杂模式的联合识别，区分正常与各类异常流量； 使用平衡后的训练数据对构建好的分支卷积神经网络模型进行有监督训练，优化模型参数，在保持原始分布的测试集上进行评估，并根据结果对模型进行迭代优化； 将训练优化好的分支卷积神经网络模型部署到生产环境，进行实时流量入侵检测； 持续收集分支卷积神经网络模型在真实环境中的预测反馈和新的网络威胁样本，并利用这些信息更新和优化分支卷积神经网络模型。
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