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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利一种基于多尺度时空交互图网络的加密恶意流量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：CN119583154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411699305.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于多尺度时空交互图网络的加密恶意流量检测方法是由刘康;刘炼;许志豪设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度时空交互图网络的加密恶意流量检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度时空交互图网络的加密恶意流量检测方法，包括：基于所述流中的客户端与服务器之间数据包的交互关系，构建流内流量交互图网络；构建流内流量交互图特征提取器，获取流的局部特征信息；构建流间时空图；构建流间时空图特征提取器，获取流的时空特征信息；根据多尺度特征融合模块获得多尺度融合特征；获得正常流量深度单分类模型；获得恶意流量深度单分类模型；获取待测流量数据，分别输入所述正常流量深度单分类模型和所述恶意流量深度单分类模型，获得分类结果；基于所述分类结果检测流量类别。本发明提高了恶意流量识别的准确率。

本发明授权一种基于多尺度时空交互图网络的加密恶意流量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度时空交互图网络的加密恶意流量检测方法，其特征在于，包括：获取流量源数据，基于所述流量源数据进行处理，获得流；基于所述流中的客户端与服务器之间数据包的交互关系，构建流内流量交互图网络；基于流内流量交互图网络构建流内流量交互图特征提取器，获取流的局部特征信息；基于流之间的时间和空间关系，构建流间时空图；基于所述流间时空图构建流间时空图特征提取器，获取流的时空特征信息；基于所述流的局部特征信息和所述流的时空特征信息提取出不同尺度特征，根据多尺度特征融合模块获得多尺度融合特征；采用正常流量作为正样本、恶意流量作为负样本，基于所述多尺度融合特征结合正常流量数据集与恶意流量数据集，训练基于DeepSVDD单分类目标函数，获得正常流量深度单分类模型；采用正常流量作为负样本、恶意流量作为正样本，基于所述多尺度融合特征结合正常流量数据集与恶意流量数据集，训练基于DeepSVDD单分类目标函数，获得恶意流量深度单分类模型；获取待测流量数据，分别输入所述正常流量深度单分类模型和所述恶意流量深度单分类模型，获得分类结果；基于所述分类结果检测流量类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国矿业大学(北京)，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路丁11号人工智能学院逸夫楼808；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。