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龙图腾网获悉河南省信息化集团有限公司申请的专利一种基于多维特征融合和傅里叶变换的明文检测报警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：CN118900196B 。

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：202410993991.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于多维特征融合和傅里叶变换的明文检测报警系统是由王玥;万象;邵培森;梁立文;王秀清;卢利凯设计研发完成，并于2024-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维特征融合和傅里叶变换的明文检测报警系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维特征融合和傅里叶变换的明文检测报警系统，涉及网络安全技术领域，解决的是单一数据检测处理方式无法有效且准确地检测并报警明文数据的传输，而且内部网络中明文传输现象无法精准规避的问题；明文检测报警系统，包括采集单元、处理单元、测算单元、训练单元和检验单元；通过将多维特征融合和傅里叶变换进行融合后，利用机器学习算法训练分类判断模型，以判断数据包为明文或密文；提高了对数据包传输过程中明文数据的检测准确率；减少了内部网络中明文传输现象。

本发明授权一种基于多维特征融合和傅里叶变换的明文检测报警系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维特征融合和傅里叶变换的明文检测报警系统，其特征在于：包括采集单元、处理单元、测算单元、判断单元和检验单元；其中， 采集单元，用于采集数据传输过程中数据包； 处理单元，用于对采集的数据包进行预处理，以获得移除数据负载的特殊字段的普通数据负载的多维度特征； 测算单元，用于将完成预处理的数据包进行多维特征融合及傅里叶变换，以获取综合特征向量； 判断单元，用于将综合特征向量利用预设的分类判断模型进行分类判断，并利用杂乱信息数据库对数据包进行优化； 检验单元，用于对完成分类判断的数据包进行再次验证； 所述测算单元对完成预处理的数据包进行计算的流程为： 首先，对普通数据负载进行快速傅里叶变换，以获取普通数据负载的频域特征； FfDi ′＝FFTDi ′3 其中，FfDi ′表示普通数据负载的频域特征，Di ′表示第i个数据包的普通数据负载，FFT表示快速傅里叶函数； 然后，将多维度特征和频域特征融合为综合特征向量； Vi＝[HDi ′,FDi ′,LDi ′,TDi ′,FfDi ′]4 其中，Vi表示综合特征向量，HDi ′表示熵值，FDi ′表示字节频率分布，LDi ′表示数据长度，TDi ′表示时序特征； 所述判断单元对综合特征向量进行分类判断的流程为： A：利用由历史综合特征向量构建的数据集和机器学习算法，对分类判断模型进行迭代训练； M＝TrainModelV1,V2,…,Vn5 其中，M表示分类判断模型，TrainModel表示机器学习算法，Vn表示第n个历史综合特征向量； B：将各数据包的综合特征向量输入分类判断模型，并与熵阈值Ht进行比较，以获取分类判断结果；分类判断结果为明文或密文； ResultPi＝MVi6 其中，Result表示分类判断结果，Pi表示第i个数据包； C：利用杂乱信息数据库对数据包的数据负载进行优化，以减少分类判断结果的误报情况；杂乱信息数据库包括协议头和特殊字段； 其中，Di ″表示优化后的数据负载，known_fields表示杂乱信息数据库，Ti表示第i个数据包的协议类型，Hi表示第i个数据包的协议头，Di表示第i个数据包的数据负载。

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