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龙图腾网获悉湖南师范大学;中国电子科技集团公司第三十研究所申请的专利一种基于可靠性样本选择的网络入侵检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120185929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510645750.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于可靠性样本选择的网络入侵检测方法及系统是由张文翔;刘帅;田波;陈小龙;赵越设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可靠性样本选择的网络入侵检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可靠性样本选择的网络入侵检测方法及系统，包括以下步骤：对网络入侵数据进行数据增强，生成更具代表性的样本；然后通过可靠性评估选择高质量样本用于初始模型训练；对模型进行在线训练，当检测到概念漂移时，采用注意力机制引导的可靠性样本选择策略，优先选择对模型训练有价值的样本进行更新；当可靠性样本数量不足时，从非可靠性样本中选择模型损失值高的样本作为补充样本；将待检测样本输入到训练好的模型中，模型输出样本的分类预测结果。通过比较模型的预测结果与真实标签，评估模型的性能；通过上述步骤，本发明能够有效检测网络入侵中的异常行为，提高网络入侵检测系统的适应性和鲁棒性。

本发明授权一种基于可靠性样本选择的网络入侵检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可靠性样本选择的网络入侵检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 初始训练阶段， S1：划分网络入侵数据集，所述网络入侵数据集包括原始训练数据集、在线训练数据集和测试数据集；评估原始训练样本的风险性和可靠性； S2：根据S1中原始训练样本的风险性和可靠性对样本进行数据增强，并从增强后的数据中选择高质量样本； S3：将S2中选择的高质量样本数据输入到模型中进行训练，获得初始训练模型； 在线训练阶段， S4：根据输入的在线训练数据，检测输入样本和原始样本的分布是否相同，从而判断是否发生概念漂移； S5：根据S4的判断结果，采用注意力机制对输入样本进行一定数量的可靠性样本的选择并进行训练数据集更新；包括当发生概念漂移时，使用自注意力模型计算旧样本和新样本的注意力权重，并根据注意力权重进行可靠性阈值判断，筛选出注意力权重高于该阈值的样本作为候选样本，对候选样本进行排序，选择前k个候选样本作为可靠性样本，并从旧样本中删除k个样本；未发生概念漂移时，使用自注意力模型计算旧样本和新样本的注意力权重，并根据注意力权重进行可靠性阈值判断，筛选出注意力权重高于该阈值的样本作为候选样本，对候选样本进行排序，选择前k个候选样本作为可靠性样本，不用删除旧样本；将选择的可靠性样本合并到当前训练集中，并更新训练集的标签； S6：当输入样本中的可靠性样本不足时，从非可靠性样本中选择模型损失值高的样本作为补充样本； S7：将S5和S6中更新的训练数据集输入到模型中进行训练，直到在线训练数据集被全部输入完毕； 测试阶段， S8：将测试数据输入到模型中，模型输出样本的分类预测结果；通过比较模型的预测结果与真实标签，评估模型的性能。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南师范大学;中国电子科技集团公司第三十研究所，其通讯地址为：410081 湖南省长沙市岳麓区麓山路36号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。