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龍圖騰網恭喜浪潮軟件集團有限公司;北京網藤科技有限公司申請的專利一種基于深度學習的入侵檢測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：CN119011197B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04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：202410951450.2，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種基于深度學習的入侵檢測系統是由朱憲;李超;宗文明;胡仁豪;王波設計研發完成，并于2024-07-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的入侵檢測系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的入侵檢測系統，屬于網絡入侵檢測技術領域，通過設置深度學習模型庫以及歷史數據獲取模塊，可以使用戶自定義數據學習方案，從而實現高度自定義化的入侵檢測，同時提供了模型算法庫，通過一種新的學習策略對數據關系進行學習，可以提升深度學習模型對數據關系學習的效果，從而解決現有深度學習過程中數據學習效果差的技術問題，最終提升了網絡入侵檢測的準確性以及效率。

本發明授權一種基于深度學習的入侵檢測系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的入侵檢測系統，其特征在于，包括：深度學習模型庫、模型算法庫、歷史數據獲取模塊、監測數據獲取模塊以及入侵檢測模塊；所述深度學習模型庫，用于提供多種不同的深度學習模型，并響應于用戶通過人機交互輸入的模型確定指令，得到目標深度學習模型；所述歷史數據獲取模塊，用于獲取歷史網絡流量特征以及網絡流量特征所對應的歷史網絡入侵結果，得到訓練數據；所述模型算法庫，用于采用協作超參優化算法使目標深度學習模型對訓練數據進行學習，得到具備網絡流量特征檢測能力的目標深度學習模型；所述監測數據獲取模塊，用于采集當前的網絡流量特征，得到監測數據；所述入侵檢測模塊，用于調度模型算法庫得到的目標深度學習模型對所述監測數據進行分析，得到網絡入侵檢測結果；采用協作超參優化算法使目標深度學習模型對訓練數據進行學習，得到具備網絡流量特征檢測能力的目標深度學習模型，包括：種群初始化，得到多個待訓練個體；其中，待訓練個體為一個包含目標深度學習模型的待優化參數的向量；以所述訓練數據為基礎，獲取每個待訓練個體對應的適應度值，并將適應度值最大的待訓練個體確定為最優個體；針對第t次訓練過程中的最優個體，采用前t次訓練過程中適應度值最大的個體對當前的最優個體進行最優位置搜索，得到最優搜索之后的最優個體；針對除最優個體之外的其他待訓練個體，采用螺旋以及信息交互策略對其他待訓練個體進行局部區域搜索，得到局部區域搜索之后的其他待訓練個體；針對當前種群中所有個體，采用位置變換搜索策略對所有個體進行未知區域搜索，并采用貪心算法對搜索過程進行控制，得到未知區域搜索之后的個體；以未知區域搜索之后的個體為基礎，獲取最優個體以及最差個體；針對最優個體以及最差個體，采用自適應擾動搜索策略進行全局搜索，得到全局搜索之后的個體；判斷當前迭代次數是否大于或者等于最大迭代次數，若是，則以全局搜索之后的個體為基礎，重新獲取最優個體，并將重新獲取的最優個體作為目標深度學習模型的最終參數，得到具備網絡流量特征檢測能力的目標深度學習模型，否則返回最優搜索的步驟。

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