一种基于元学习的小样本Wi-Fi伪装攻击检测方法和系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

一种基于元学习的小样本Wi‑Fi伪造攻击检测方法，包括：1)数据预处理：将网络流量特征转换为图像，图像通道数与协议框架的分层特征相一致，将数据标签进行热编码处理；2)深度特征提取：使用卷积神经网络处理数据，提取空间结构特征；将原始特征和提取后的特征一同输入多个全连接层，最后输出预测任务标签；3)多辅助网络的元知识转移：构建多个辅助网络分别从历史WAID任务学习元知识，快速适应新任务；4)方法评估：从3个类型中随机选择2个类型形成历史WAID任务，选择正常样本和剩余新的攻击类型构建新WAID任务。本发明还包括一种基于元学习的小样本Wi‑Fi伪造攻击检测的系统。本发明适用于少样本的情形，满足物联网资源约束性和实时性要求。

《一种基于元学习的小样本Wi-Fi伪装攻击检测方法和系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2021111483871，当前法律状态为已下证，由浙江工业大学提出申请，发明人为洪榛;李涛涛;刘利松，申请日期为2021-09-27，公开（公告）日期为2025-07-11，国际专利分类号（IPC）为 H04W 12/122 (2021.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：一种基于元学习的小样本Wi‑Fi伪造攻击检测方法，包括：1)数据预处理：将网络流量特征转换为图像，图像通道数与协议框架的分层特征相一致，将数据标签进行热编码处理；2)深度特征提取：使用卷积神经网络处理数据，提取空间结构特征；将原始特征和提取后的特征一同输入多个全连接层，最后输出预测任务标签；3)多辅助网络的元知识转移：构建多个辅助网络分别从历史WAID任务学习元知识，快速适应新任务；4)方法评估：从3个类型中随机选择2个类型形成历史WAID任务，选择正常样本和剩余新的攻击类型构建新WAID任务。本发明还包括一种基于元学习的小样本Wi‑Fi伪造攻击检测的系统。本发明适用于少样本的情形，满足物联网资源约束性和实时性要求。

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