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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种工业互联网入侵检测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：CN115459993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211082200.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种工业互联网入侵检测方法是由崔灵果;蒋汉锟;柴森春;申爽;李耀兵;高建磊设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业互联网入侵检测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种工业互联网入侵检测方法，包括获取特征数据，对所述特征数据进行清洗，得到清洗后的数据；对所述清洗后的数据进行预处理，得到预处理后的数据；对所述预处理后的数据特征构造，建立卷积神经网络模型进行特征提取；对特征提取后的数据进行分类空间线性变换的阈值优化，得到监测结果。本申请实时调用训练完成的模型，对工控系统网络流量进行实时检测，实现网络安全的态势感知。

本发明授权一种工业互联网入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种工业互联网入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取特征数据，对所述特征数据进行清洗，得到清洗后的数据； 对所述清洗后的数据进行预处理，得到预处理后的数据； 对所述预处理后的数据进行特征构造，建立卷积神经网络模型进行特征提取； 对特征提取后的数据进行分类空间线性变换的阈值优化，得到检测结果； 对所述预处理后的数据进行特征构造，建立卷积神经网络模型进行特征提取的方法包括：对所述预处理后的数据进行特征构造，建立重组特征数据集的公式为： 在此基础上，建立卷积神经网络模型进行特征提取； 对特征提取后的数据进行分类空间线性变换的阈值优化方法包括：基于ROC获取Youden系数和基于Youden系数进行多分类优化； 所述基于ROC获取Youden系数的方法包括：首先通过ROC曲线来测试模型准确性，以及AUC度量准确性，用如下公式表示： ； 在上式中，表示第i条样本的序号，表示只把正类样本的序号相加； AUC表示ROC的线下面积，用Youden系数来获取AUC的最佳阈值，如下公式表示： 其中，TPR表示最接近左上角的ROC曲线上的点的纵坐标，FPR表示最接近左上角的ROC曲线上的点的横坐标，J表示最佳阈值； 所述基于Youden系数进行多分类优化包括： 使用分类空间的线性变化方法： 则分类器对结果的判断如下 其中，i=1,2,...,n；result即为检测结果； 所述清洗后的数据包括TCP连接基本特征、TCP连接的内容特征、基于时间的网络流量统计特征、基于主机的网络流量统计特征； 对所述清洗后的数据进行预处理的方法包括：数据归一化处理和数据重采样处理； 所述数据归一化处理方法包括：所述清洗后的数据通过归一化方法降低高离差特征数据，公式如下： 其中，表示列向量q中的最小值，表示列向量q中的最大值； 所述数据重采样处理方法包括： 首先通过单次采样算法对所述清洗后的数据进行SMOTE采样，其次，在单次采样的基础上，进行数据集的动态策略； 卷积神经网络模型的结构包括： 第一层网络为输入层，将原始的二维数组转换成张量的形式，输入神经网络； 第二层为卷积层，使用32个卷积核对特征进行初步提取，使用same-padding的方式保证边缘效果，利用线性整流函数进行激活处理； 第三层为池化层，使用步长为2的最大池化对卷积的输出结果进行处理； 第四层为卷积层，使用64个卷积核对特征进行进一步提取； 第五层为池化层； 第六层为Flatten，将池化结果进行维度变换，得到一维向量； 第七层为dropout； 第八层为全连接，将神经网络得到的结果进行初步提炼； 第九层为全连接层，利用softmax激活函数输出one-hot编码结果。

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