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龍圖騰網恭喜國網四川省電力公司電力科學研究院申請的專利基于Tranformer-CNN模型的網絡安全態勢預測方法、系統及其應用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：CN116346392B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13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：202211500470.5，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權基于Tranformer-CNN模型的網絡安全態勢預測方法、系統及其應用是由梁暉輝;唐勇;王勝;張菊玲;熊曉雯設計研發完成，并于2022-11-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于Tranformer-CNN模型的網絡安全態勢預測方法、系統及其應用在說明書摘要公布了：本發明公開了基于Tranformer?CNN模型的網絡安全態勢預測方法、系統及其應用，方法包括以下預測步驟：S11、獲取網絡安全態勢數據；S12、對網絡安全態勢數據進行預處理，構建網絡安全態勢數據實時樣本；S13、將網絡安全態勢數據實時樣本輸入Tranformer?CNN模型，進行運算后輸出預測結果；Tranformer?CNN模型包括Transformer單元和CNN單元，所述Transformer單元對網絡安全態勢數據樣本進行運算，輸出運算給CNN單元；所述CNN單元對Transformer單元提取出的關鍵信息進行再次運算，輸出預測結果。本發明提出了基于注意力機制加卷積神經網絡的深度學習模型，來處理具有時間序列特性的網絡安全態勢感知與預測分析，減少了計算量，計算時間短。

本發明授權基于Tranformer-CNN模型的網絡安全態勢預測方法、系統及其應用在權利要求書中公布了：1.基于Tranformer-CNN模型的網絡安全態勢預測方法，其特征在于，包括以下預測步驟：S11、獲取網絡安全態勢數據；S12、對網絡安全態勢數據進行預處理，構建網絡安全態勢數據實時樣本；S13、將網絡安全態勢數據實時樣本輸入Tranformer-CNN模型，進行運算后輸出預測結果；所述Tranformer-CNN模型包括Transformer單元和CNN單元，所述Transformer單元對網絡安全態勢數據樣本進行運算，輸出運算結果給CNN單元；所述CNN單元對Transformer單元提取出的關鍵信息進行再次運算，輸出預測結果；所述Transformer單元包括編碼組件、解碼組件，其編碼組件和解碼組件均具有Muli-headAttention層、2個AddNorm層和前向傳播網絡，其中一個AddNorm層的輸入連接Muli-headAttention層輸出連接前向傳播網絡，前向傳播網絡的輸出連接另一個AddNorm層的輸入，解碼組件的另一個AddNorm層連接CNN單元；所述Tranformer-CNN模型還包括全連接層，所述CNN單元輸出的預測結果還輸入全連接層進行數據整合和分類預測后輸出。

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國網四川省電力公司電力科學研究院，其通訊地址為：610041 四川省成都市高新區錦暉西二街16號；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”。