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龍圖騰網獲悉大連交通大學申請的專利基于深度學習的區塊鏈網絡入侵檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116170192B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310084586.3，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權基于深度學習的區塊鏈網絡入侵檢測方法是由王德廣;李鳳岐;佟寧;程彥淇設計研發完成，并于2023-02-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的區塊鏈網絡入侵檢測方法在說明書摘要公布了：一種基于深度學習的區塊鏈網絡入侵檢測方法，包括用戶登錄和錢包賬戶鏈接模塊、數據抓包處理及檢測模塊、IP黑名單智能合約操作模塊、IP黑名單列表模塊。提出的IRLG模型由最初的CNN?LSTM模型改進而來，在原有的CNN?LSTM結構基礎上，將CNN與LSTM的順序連接結構改為并列結構，并添加了合并層合并CNN與LSTM的輸出并送入全連接層分類，之后在CNN的基礎上繼續改進，使用了Inception?ResNet結構代替了原有的CNN結構，同時在LSTM的基礎上通過使用雙層LSTM和雙層GRU的順序連接結構進行替代，使得模型的網絡深度、準確率提高。通過智能合約保存IP黑名單數據，并將IP黑名單列表保存在鏈上。本發明能有效的檢測入侵流量，同時可以使全球各地的用戶通過智能合約獲取IP黑名單列表，達到良好的防御效果。

本發明授權基于深度學習的區塊鏈網絡入侵檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的區塊鏈網絡入侵檢測方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟一、用戶首先注冊或登錄賬戶并連接以太坊錢包賬戶，作為用戶使用IP黑名單智能合約操作的前提，所有用戶需要連接以太坊錢包才能使用以太坊功能； 步驟二、調用已經部署到以太坊區塊鏈上的智能合約，向區塊鏈發出請求獲取保存在鏈上的黑名單IP列表，區塊鏈節點收到請求后，將保存在鏈上的黑名單IP列表返回給本地，并對本地的防火墻軟件配置進行更新，將黑名單列表中的IP地址添加進防火墻配置中的拒絕訪問列表，以實現拒絕黑名單IP地址訪問的； 步驟三、用戶通過智能合約操作模塊來使用智能合約相關功能，合約功能主要分為授權用戶管理和IP黑名單列表操作，管理員可以添加刪除和查看授權用戶列表，添加刪除和查看IP黑名單列表；授權用戶可以添加和查看授權用戶列表，添加刪除和查看IP黑名單列表；普通用戶可以查看授權用戶列表，添加和查看IP黑名單列表； 步驟四、調用CICFlowMeter工具對網絡流量數據進行截獲并打包，獲取網絡流量數據包，并處理成符合模型輸入的76維數據，然后將數據經過Min-Max標準化處理后，然后送入IRLG模型進行檢測并分類，IRLG模型包括三個模塊：Inception-ResNet模塊、LSTM-GRU模塊、MLP模塊，IRLG模型由最初的CNN-LSTM模型改進而來，首先在原有的CNN-LSTM結構基礎上，將CNN與LSTM的順序連接結構改為并列結構，并添加了合并層，合并CNN與LSTM的輸出并送入全連接層分類，之后在CNN的基礎上繼續改進，在原有的Incetpion-ResNetV1的基礎上，根據網絡入侵檢測環境的需要，進行了適當的調整和簡化，獲得了Inception-ResNet模塊，用Inception-ResNet結構代替了原有的CNN結構；同時使用雙層LSTM和雙層GRU的順序連接結構生成了LSTM-GRU模塊，替代原始的單層LSTM網絡模型結構，且添加了GRU層，使得模型的網絡深度更深，準確率更高；Inception-ResNet模塊提取數據的空間特征，LSTM-GRU模塊提取數據的時間特征，最終將Inception-ResNet模塊和LSTM-GRU模塊的輸出合并送入MLP中進行分類，最后模型輸出分類結果并展示給用戶； 步驟五、用戶通過調用智能合約，向鏈上添加新檢測出的攻擊者的IP地址，以實現黑名單列表的不斷更新和完善。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人大連交通大學，其通訊地址為：116028 遼寧省大連市沙河口區黃河路794號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。