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龍圖騰網(wǎng)恭喜內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利基于解耦表征學(xué)習(xí)的未知威脅檢測(cè)方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119475341B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411692179.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/56；該發(fā)明授權(quán)基于解耦表征學(xué)習(xí)的未知威脅檢測(cè)方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備是由王鋼;何京恒;趙磊;劉乃維;孔令飛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于解耦表征學(xué)習(xí)的未知威脅檢測(cè)方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)涉及日志檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于解耦表征學(xué)習(xí)的未知威脅檢測(cè)方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備，通過(guò)學(xué)習(xí)不同的攻擊特征，生成不同類(lèi)型的攻擊樣本，這樣能夠豐富攻擊數(shù)據(jù)分布的多樣性，提升模型應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜攻擊場(chǎng)景的能力，并減輕偏向所看到的攻擊的問(wèn)題，通過(guò)引入多實(shí)例學(xué)習(xí)方法和解耦表示學(xué)習(xí)，從多角度深入學(xué)習(xí)攻擊數(shù)據(jù)的特征，減小模型對(duì)已知攻擊特征的依賴(lài)，提高模型在檢測(cè)未知攻擊時(shí)的泛化能力，從而提升數(shù)據(jù)多樣性和覆蓋率；通過(guò)多實(shí)例學(xué)習(xí)方法，挖掘有效特征并減少冗余特征的影響，從而增強(qiáng)模型的檢測(cè)精度，使其在面對(duì)高復(fù)雜度的新能源電力系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)時(shí)，仍能精準(zhǔn)識(shí)別攻擊行為。

本發(fā)明授權(quán)基于解耦表征學(xué)習(xí)的未知威脅檢測(cè)方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于解耦表征學(xué)習(xí)的未知威脅檢測(cè)方法，其特征在于，包括：獲取攻擊樣本數(shù)據(jù)，其中，攻擊樣本數(shù)據(jù)包括已知攻擊樣本和正常數(shù)據(jù)；基于數(shù)據(jù)增強(qiáng)原理，根據(jù)已知攻擊樣本生成偽攻擊樣本；分別將已知攻擊樣本、正常數(shù)據(jù)、偽攻擊樣本進(jìn)行向量化處理，得到已知攻擊特征向量、正常特征向量、偽攻擊向量；獲取知識(shí)圖譜中的攻擊向量，并基于攻擊向量和正常特征向量生成潛在殘差攻擊向量；將已知攻擊特征向量通過(guò)卷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入已知攻擊學(xué)習(xí)頭中進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到已知攻擊分?jǐn)?shù)；將偽攻擊向量通過(guò)卷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入偽攻擊學(xué)習(xí)頭中進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到偽攻擊分?jǐn)?shù)；將潛在殘差攻擊向量通過(guò)卷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入潛在殘差學(xué)習(xí)頭中進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到潛在殘差分?jǐn)?shù)；將正常特征向量通過(guò)卷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入正常學(xué)習(xí)頭中進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到正常分?jǐn)?shù)；獲取向量樣本，并分別將向量樣本通過(guò)卷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入已知攻擊學(xué)習(xí)頭、偽攻擊學(xué)習(xí)頭、潛在殘差學(xué)習(xí)頭和正常學(xué)習(xí)頭，并對(duì)生成的已知攻擊分?jǐn)?shù)、偽攻擊分?jǐn)?shù)和潛在殘差分?jǐn)?shù)進(jìn)行求和，減去正常分?jǐn)?shù)，得到異常分?jǐn)?shù)；根據(jù)異常分?jǐn)?shù)判定向量樣本的攻擊類(lèi)別。

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