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龙图腾网获悉金祺创(北京)技术有限公司申请的专利一种基于多模态特征融合的网络攻击检测方法及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：CN119696859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411802800.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于多模态特征融合的网络攻击检测方法及系统是由张玉祺;程丽;鲁星星;齐文宇;明有为设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态特征融合的网络攻击检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态特征融合的网络攻击检测方法及系统，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取网络数据；根据网络数据的统计信息和元数据，提取网络数据的流量特征；根据网络数据的负载，提取网络数据的负载特征；根据网络数据的流量特征以及负载特征，通过统计方法，计算网络数据的异常因子；根据网络数据的异常因子，判断网络数据是否存在异常；若是，进入下一步；否则，继续检测；通过长短时记忆神经网络，提取网络数据的时序特征；基于多重注意力机制，对流量特征、负载特征以及时序特征进行多模态特征融合；通过全连接网络，进行网络攻击检测，判断系统是否受到网络攻击；若是，输出具体的网络攻击类型并发出警报；否则，继续检测。

本发明授权一种基于多模态特征融合的网络攻击检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征融合的网络攻击检测方法，其特征在于，包括： S1：获取网络数据； S2：根据所述网络数据的统计信息和元数据，提取所述网络数据的流量特征； S3：根据所述网络数据的负载，提取所述网络数据的负载特征； S4：根据所述网络数据的流量特征以及负载特征，通过统计方法，计算所述网络数据的异常因子； S5：根据网络数据的异常因子，判断所述网络数据是否存在异常；若是，进入S6；否则，返回S1继续检测； S6：通过长短时记忆神经网络，提取所述网络数据的时序特征； S7：基于多重注意力机制，对所述流量特征、所述负载特征以及所述时序特征进行多模态特征融合； S8：根据融合特征，通过全连接网络，进行网络攻击检测，判断系统是否受到网络攻击；若是，输出具体的网络攻击类型并发出警报；否则，返回S1继续检测； 其中，所述S7具体包括： S701：对所述流量特征、所述负载特征以及所述时序特征进行拼接，形成拼接特征向量； S702：对于拼接特征向量中的各个特征，计算空间维度的空间自注意力； S703：对于拼接特征向量中的各个特征，计算通道维度的通道自注意力； S704：根据所述空间自注意力以及所述通道自注意力，对所述流量特征、所述负载特征以及所述时序特征进行多模态特征融合，得到融合特征向量： 其中，Fm表示融合特征向量，Ys表示空间自注意力，Yc表示通道自注意力，Fs表示拼接特征向量，表示拼接操作。

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