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龙图腾网恭喜国网四川省电力公司电力科学研究院申请的专利基于Tranformer-CNN模型的网络安全态势预测方法、系统及其应用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：CN116346392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202211500470.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于Tranformer-CNN模型的网络安全态势预测方法、系统及其应用是由梁晖辉;唐勇;王胜;张菊玲;熊晓雯设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Tranformer-CNN模型的网络安全态势预测方法、系统及其应用在说明书摘要公布了：本发明公开了基于Tranformer‑CNN模型的网络安全态势预测方法、系统及其应用，方法包括以下预测步骤：S11、获取网络安全态势数据；S12、对网络安全态势数据进行预处理，构建网络安全态势数据实时样本；S13、将网络安全态势数据实时样本输入Tranformer‑CNN模型，进行运算后输出预测结果；Tranformer‑CNN模型包括Transformer单元和CNN单元，所述Transformer单元对网络安全态势数据样本进行运算，输出运算给CNN单元；所述CNN单元对Transformer单元提取出的关键信息进行再次运算，输出预测结果。本发明提出了基于注意力机制加卷积神经网络的深度学习模型，来处理具有时间序列特性的网络安全态势感知与预测分析，减少了计算量，计算时间短。

本发明授权基于Tranformer-CNN模型的网络安全态势预测方法、系统及其应用在权利要求书中公布了：1.基于Tranformer-CNN模型的网络安全态势预测方法，其特征在于，包括以下预测步骤：S11、获取网络安全态势数据；S12、对网络安全态势数据进行预处理，构建网络安全态势数据实时样本；S13、将网络安全态势数据实时样本输入Tranformer-CNN模型，进行运算后输出预测结果；所述Tranformer-CNN模型包括Transformer单元和CNN单元，所述Transformer单元对网络安全态势数据样本进行运算，输出运算结果给CNN单元；所述CNN单元对Transformer单元提取出的关键信息进行再次运算，输出预测结果；所述Transformer单元包括编码组件、解码组件，其编码组件和解码组件均具有Muli-headAttention层、2个AddNorm层和前向传播网络，其中一个AddNorm层的输入连接Muli-headAttention层输出连接前向传播网络，前向传播网络的输出连接另一个AddNorm层的输入，解码组件的另一个AddNorm层连接CNN单元；所述Tranformer-CNN模型还包括全连接层，所述CNN单元输出的预测结果还输入全连接层进行数据整合和分类预测后输出。

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国网四川省电力公司电力科学研究院，其通讯地址为：610041 四川省成都市高新区锦晖西二街16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”。