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龍圖騰網恭喜沈陽化工大學申請的專利一種基于BILSTM-CRF工業入侵檢測方法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：CN115396143B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202210856731.0，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種基于BILSTM-CRF工業入侵檢測方法是由何戡;寇文松;宗學軍設計研發完成，并于2022-07-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于BILSTM-CRF工業入侵檢測方法在說明書摘要公布了：一種基于BILSTM?CRF工業入侵檢測方法，涉及一種網絡工業入侵檢測方法，本發明根據網絡入侵的時序性特點提出了一種由雙向長短時記憶網絡（Bi?LSTM）和條件隨機場（CRF）組成的網絡入侵檢測模型—BILSTM?CRF模型。針對原始攻擊數據具有離散性且分布較廣的問題,對數據進行數值化及歸一化的預處理操作，將模型應用在CIC?IDS2017數據集上進行實驗測試，本發明模型對網絡入侵檢測的多種攻擊類別的精確率P和F1值都有提高，而且模型最終準確率更高（99.81%）遠高于其他模型，符合網絡入侵檢測的要求。證明了該模型在工業控制系統實時入侵檢測應用中的性能的優越性。

本發明授權一種基于BILSTM-CRF工業入侵檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于BILSTM-CRF工業入侵檢測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：步驟1：對入侵檢測數據集進行數據預處理，將其劃分為訓練集與測試集；步驟2：對網絡中采集到的原始數據流量進行預處理；步驟3：搭建BILSTM-CRF網絡模型，將訓練集傳入BILSTM-CRF網絡模型，輸出層輸出樣本在不同類別上的預測值；步驟4：利用MLP分類器實現入侵檢測的分類任務；處理好的數據分別通過兩個全連接層和一個Dropout層，最后通過Softmax函數輸出；BILSTM層的輸入是輸入數據標記的向量序列，表示為；BILSTM層的輸出是每個輸入數據向量的隱藏狀態序列如公式（1）、公式（2）所示： ； ；最后的輸出向量是前向隱藏狀態序列和后向隱藏狀態序列結合的向量如公式（3）所示： ；CRF層CRF層是在給定輸入序列的情況下，取隱藏狀態序列作為到CRF層的輸入，它的輸出是最終預測標簽序列，在所有可能標簽的集合中；將表示為所有可能標簽序列的集合；然后在給定輸入隱藏狀態序列的條件下，推導出輸出序列的條件概率如公式（4）所示： ；其中W和b是兩個權重矩陣，為給定標簽對；權重矩陣的最終對數似然公式如公式（5）所示： ；BILSTM-CRF模型在LSTM的前向和后向兩層中分別放置表面的拼接嵌入向量和附加特征；對于每個時間步，前向LSTM和后向LSTM的輸出被連接并發送到隱藏層；與隱藏層完全連通的輸出給出了標簽對應的多類概率信息；最后，將網元標簽在整個數據序列上的概率信息放入CRF層，以估計整個文本序列上的最優網元標簽序列；CRF層估計每個數據位置的標簽，通過Viterbi算法共同最大化標簽序列；連接BILSTM層和CRF層形成完整BILSTM-CRF模型；MLP分類器MLP分類器是一種全連接神經網絡，主要有兩部分組成，分別是輸入層和輸出層；通過BILSTM-CRF混合網絡對樣本數據進行特征提取，只需要MLP分類器就可以實現入侵檢測的分類任務；首先，處理好的數據分別通過兩個全連接層和一個Dropout層，最后通過Softmax函數輸出。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人沈陽化工大學，其通訊地址為：110142 遼寧省沈陽市經濟技術開發區11號街；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。