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龍圖騰網恭喜慧之安可(北京)科技有限公司申請的專利一種基于邊云協同的家居物聯網入侵檢測方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116980165B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211721374.3，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種基于邊云協同的家居物聯網入侵檢測方法和系統是由余丹;蘭雨晴;于藝春;王丹星設計研發完成，并于2022-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于邊云協同的家居物聯網入侵檢測方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提出了一種基于邊云協同的家居物聯網入侵檢測方法和系統。所述家居物聯網入侵檢測方法包括：從入侵行為數據庫中獲取入侵行為特征數據，并利用所述入侵行為特征數據建立離線基學習器；實時檢測物聯網運行過程中的入侵行為特征數據，利用實時的入侵行為特征數據建立在線基學習器；通過離線基學習器和在線基學習器構建在線學習的入侵檢測模型。所述系統包括與所述方法步驟對應的模塊；實時更新所述入侵行為數據庫，并利用實時更新后的入侵行為數據庫對在線基學習器進行二次增強訓練。

本發明授權一種基于邊云協同的家居物聯網入侵檢測方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于邊云協同的家居物聯網入侵檢測方法，其特征在于，所述家居物聯網入侵檢測方法包括：從入侵行為數據庫中獲取入侵行為特征數據，并利用所述入侵行為特征數據建立離線基學習器；實時檢測物聯網運行過程中的入侵行為特征數據，利用實時的入侵行為特征數據建立在線基學習器；通過離線基學習器和在線基學習器構建在線學習的入侵檢測模型；實時更新所述入侵行為數據庫，并利用實時更新后的入侵行為數據庫對在線基學習器進行二次增強訓練；其中，所述實時更新所述入侵行為數據庫，并利用實時更新后的入侵行為數據庫對在線基學習器進行二次增強訓練，包括：實時通過網絡信息搜集方式更新入侵行為數據庫，使所述入侵行為數據庫中所包含的入侵行為特征數據不斷增加；同時根據網絡信息搜集到的入侵行為所包含的入侵行為特征數據進行檢測，將已經被收入進所述入侵行為數據庫中的入侵行為特征數據進行舍棄，防止相同數據多次儲存進數據庫中占用空間，其具體步驟包括，步驟A1：利用公式1首先根據網絡信息搜集到的入侵行為所包含的入侵行為特征數據的數據長度判斷是否需要進行檢測控制操作 其中E表示網絡信息搜集到的入侵行為所包含的入侵行為特征是否需要進行檢測操作的控制值；R_a16表示網絡信息搜集到的入侵行為所包含的第a個入侵行為特征數據的16進制形式；r_i16表示所述入侵行為數據庫中的第i個入侵行為特征數據的16進制形式；len表示求取括號內的十六進制數的數據位數；m表示網絡信息搜集到的入侵行為所包含的入侵行為特征數據的總個數；n表示所述入侵行為數據庫中的入侵行為特征數據的總個數；若E＝1，則表示網絡信息搜集到的入侵行為所包含的入侵行為特征需要進行檢測控制操作，則繼續進行步驟A2和步驟A3的步驟；若E＝0，則表示網絡信息搜集到的入侵行為所包含的入侵行為特征不需要進行檢測控制操作，從而無需進行步驟A2和步驟A3的步驟，直接將所述網絡信息搜集到的入侵行為所包含的入侵行為特征收入進所述入侵行為數據庫中；步驟A2：若需要進行檢測控制操作，則利用公式2對網絡信息搜集到的入侵行為所包含的入侵行為特征數據與數據庫中的入侵行為特征數據進行對比得到每個網絡信息搜集到的入侵行為特征數據的舍棄值 其中Ma表示對網絡信息搜集到的入侵行為所包含的第a個入侵行為特征數據進行舍棄所對應的控制值；若Ma＝1，則表示對網絡信息搜集到的入侵行為所包含的第a個入侵行為特征數據控制進行舍棄；若Ma＝0，則表示對網絡信息搜集到的入侵行為所包含的第a個入侵行為特征數據不控制進行舍棄；步驟A3：利用公式3判斷所述網絡信息搜集到的入侵行為所包含的入侵行為特征數據是否全部被舍棄，若全部被舍棄則取消此次更新入侵行為數據庫，并繼續通過網絡信息搜集新的入侵行為 其中Q表示此次更新入侵行為數據庫的取消控制值；Z[]表示零檢驗函數，若括號內的數值為0則函數值為1，若括號內的數值不為0則函數值為0；若Q＝1，則表示取消此次更新入侵行為數據庫，并繼續通過網絡信息搜集新的入侵行為；若Q＝0，則表示將不控制進行舍棄的入侵行為特征數據收入進所述入侵行為數據庫中；利用增加的入侵行為特征數據不斷實時訓練更新離線基學習器；通過迭代實時更新的離線基學習器對在線基學習器進行二次增量訓練，強化在線基學習器的能力。

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