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龙图腾网恭喜内蒙古工业大学申请的专利基于解耦表征学习的未知威胁检测方法、装置和计算机设备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：CN119475341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411692179.1，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于解耦表征学习的未知威胁检测方法、装置和计算机设备是由王钢;何京恒;赵磊;刘乃维;孔令飞设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于解耦表征学习的未知威胁检测方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及日志检测技术领域，公开了一种基于解耦表征学习的未知威胁检测方法、装置和计算机设备，通过学习不同的攻击特征，生成不同类型的攻击样本，这样能够丰富攻击数据分布的多样性，提升模型应对各种复杂攻击场景的能力，并减轻偏向所看到的攻击的问题，通过引入多实例学习方法和解耦表示学习，从多角度深入学习攻击数据的特征，减小模型对已知攻击特征的依赖，提高模型在检测未知攻击时的泛化能力，从而提升数据多样性和覆盖率；通过多实例学习方法，挖掘有效特征并减少冗余特征的影响，从而增强模型的检测精度，使其在面对高复杂度的新能源电力系统日志数据时，仍能精准识别攻击行为。

本发明授权基于解耦表征学习的未知威胁检测方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于解耦表征学习的未知威胁检测方法，其特征在于，包括：获取攻击样本数据，其中，攻击样本数据包括已知攻击样本和正常数据；基于数据增强原理，根据已知攻击样本生成伪攻击样本；分别将已知攻击样本、正常数据、伪攻击样本进行向量化处理，得到已知攻击特征向量、正常特征向量、伪攻击向量；获取知识图谱中的攻击向量，并基于攻击向量和正常特征向量生成潜在残差攻击向量；将已知攻击特征向量通过卷神经网络输入已知攻击学习头中进行学习，得到已知攻击分数；将伪攻击向量通过卷神经网络输入伪攻击学习头中进行学习，得到伪攻击分数；将潜在残差攻击向量通过卷神经网络输入潜在残差学习头中进行学习，得到潜在残差分数；将正常特征向量通过卷神经网络输入正常学习头中进行学习，得到正常分数；获取向量样本，并分别将向量样本通过卷神经网络输入已知攻击学习头、伪攻击学习头、潜在残差学习头和正常学习头，并对生成的已知攻击分数、伪攻击分数和潜在残差分数进行求和，减去正常分数，得到异常分数；根据异常分数判定向量样本的攻击类别。

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内蒙古工业大学，其通讯地址为：010052 内蒙古自治区呼和浩特市新城区爱民路(北)49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”。