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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种适用于物联网残缺数据的混合入侵检测系统及方法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：CN119622718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510153415.0，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权一种适用于物联网残缺数据的混合入侵检测系统及方法是由卢从慧;范亦良;徐欣;章阳设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于物联网残缺数据的混合入侵检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于物联网残缺数据的混合入侵检测方法，包括如下步骤：获取开源数据集并预处理；训练环境的配置；构建并训练多分类阶段算法模型，所述多分类阶段算法模型为将RF算法、类别型特征提升算法CatBoost、XGBoost算法和轻量级梯度提升机算法LightGBM四种集成学习算法进行加权聚合；构建并训练二分类阶段算法模型，所述二分类阶段算法模型为将自编码器、单类支持向量机和孤立森林算法输出异常分数进行加权求和得到聚合异常分数，通过与阈值比较得到最终的检测结果，该方法能够降低数据不平衡度，更好的适应类残缺的数据集，进而提供系统的自适应性，能够有效聚合多种算法的训练结果。

本发明授权一种适用于物联网残缺数据的混合入侵检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于物联网残缺数据的混合入侵检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取开源数据集并预处理；步骤2、训练环境的配置；步骤3、构建并训练多分类阶段算法模型，所述多分类阶段算法模型为将RF算法、类别型特征提升算法CatBoost、XGBoost算法和轻量级梯度提升机算法LightGBM四种集成学习算法进行加权聚合；将预处理的数据作为输入，通过预训练的多分类阶段算法模型输出进行加权概率，并给定阈值，当加权概率大于给定阈值，则将该加权概率对应的结果判定为确定性的最终结果，并构建结果集；否则，则认为该数据无法在此阶段做出明确判定，判定为非确定性的未知数据，进入步骤4；步骤4、构建并训练二分类阶段算法模型，所述二分类阶段算法模型为将自编码器、单类支持向量机和孤立森林算法输出异常分数进行加权求和得到聚合异常分数，将聚合异常分数与给定的阈值比较，当聚合异常分数大于给定的阈值，则将该聚合异常分数对于的数据判定为良性数据并加入结果集，否则判定为恶性数据，得到最终的检测结果。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158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”。