上海飞旗网络技术股份有限公司杨贻宏获国家专利权
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龙图腾网获悉上海飞旗网络技术股份有限公司申请的专利一种加密流量攻击行为训练与识别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:CN119254544B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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:202411783528.0,技术领域涉及:H04L9/40;该发明授权一种加密流量攻击行为训练与识别方法是由杨贻宏;赵馨设计研发完成,并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种加密流量攻击行为训练与识别方法在说明书摘要公布了:本发明公开一种加密流量攻击行为训练与识别方法,包括以下步骤:获取流量数据;将所述流量数据分别输入至识别模型,得到第一特征图和第二特征图;将所述第一特征图和所述第二特征图输入所述识别模型的分类器,得到所述流量数据的攻击类型;其中,所述识别模型是基于样本训练得到的深度学习模型;所述识别模型通过一个双层高阶收敛的LM‑Trans模型构成,所述双层高阶收敛的LM‑Trans模型包括两个并行的基于高阶收敛的LM‑Trans模型;所述识别模型通过高阶收敛的LM算法进行训练得到快速收敛的识别模型。根据本发明,能在确保加密流量信息的完整性的同时,弥补当前加密流量识别模型在收敛速度方面的缺陷,提升恶意加密流量攻击行为识别命中率。
本发明授权一种加密流量攻击行为训练与识别方法在权利要求书中公布了:1.一种加密流量攻击行为训练与识别方法,其特征在于,包括以下步骤: 获取流量数据; 将所述流量数据分别输入至识别模型,得到两张不同维度的特征图,即第一特征图和第二特征图,并将第一特征图和第二特征图通过加权融合算法,根据权重比例逐元素叠加,形成融合特征图; 获取所述融合特征图,通过全连接层展开为一维向量,将一维向量输入至分类器中,得到所述流量数据的攻击类型; 其中,所述识别模型是基于样本训练得到的深度学习模型; 所述识别模型通过一个双层高阶收敛的LM-Trans模型构成,所述双层高阶收敛的LM-Trans模型包括两个并行的基于高阶收敛的LM-Trans模型;所述识别模型通过高阶收敛的LM算法进行训练得到快速收敛的识别模型; 所述双层高阶收敛的LM-Trans模型即是两个经高阶收敛LM多层感知机优化后的SwimTransformer模型。
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