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龙图腾网恭喜浪潮软件集团有限公司;北京网藤科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的入侵检测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：CN119011197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202410951450.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于深度学习的入侵检测系统是由朱宪;李超;宗文明;胡仁豪;王波设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的入侵检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的入侵检测系统，属于网络入侵检测技术领域，通过设置深度学习模型库以及历史数据获取模块，可以使用户自定义数据学习方案，从而实现高度自定义化的入侵检测，同时提供了模型算法库，通过一种新的学习策略对数据关系进行学习，可以提升深度学习模型对数据关系学习的效果，从而解决现有深度学习过程中数据学习效果差的技术问题，最终提升了网络入侵检测的准确性以及效率。

本发明授权一种基于深度学习的入侵检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的入侵检测系统，其特征在于，包括：深度学习模型库、模型算法库、历史数据获取模块、监测数据获取模块以及入侵检测模块；所述深度学习模型库，用于提供多种不同的深度学习模型，并响应于用户通过人机交互输入的模型确定指令，得到目标深度学习模型；所述历史数据获取模块，用于获取历史网络流量特征以及网络流量特征所对应的历史网络入侵结果，得到训练数据；所述模型算法库，用于采用协作超参优化算法使目标深度学习模型对训练数据进行学习，得到具备网络流量特征检测能力的目标深度学习模型；所述监测数据获取模块，用于采集当前的网络流量特征，得到监测数据；所述入侵检测模块，用于调度模型算法库得到的目标深度学习模型对所述监测数据进行分析，得到网络入侵检测结果；采用协作超参优化算法使目标深度学习模型对训练数据进行学习，得到具备网络流量特征检测能力的目标深度学习模型，包括：种群初始化，得到多个待训练个体；其中，待训练个体为一个包含目标深度学习模型的待优化参数的向量；以所述训练数据为基础，获取每个待训练个体对应的适应度值，并将适应度值最大的待训练个体确定为最优个体；针对第t次训练过程中的最优个体，采用前t次训练过程中适应度值最大的个体对当前的最优个体进行最优位置搜索，得到最优搜索之后的最优个体；针对除最优个体之外的其他待训练个体，采用螺旋以及信息交互策略对其他待训练个体进行局部区域搜索，得到局部区域搜索之后的其他待训练个体；针对当前种群中所有个体，采用位置变换搜索策略对所有个体进行未知区域搜索，并采用贪心算法对搜索过程进行控制，得到未知区域搜索之后的个体；以未知区域搜索之后的个体为基础，获取最优个体以及最差个体；针对最优个体以及最差个体，采用自适应扰动搜索策略进行全局搜索，得到全局搜索之后的个体；判断当前迭代次数是否大于或者等于最大迭代次数，若是，则以全局搜索之后的个体为基础，重新获取最优个体，并将重新获取的最优个体作为目标深度学习模型的最终参数，得到具备网络流量特征检测能力的目标深度学习模型，否则返回最优搜索的步骤。

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