清华大学徐恪获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种恶意流量检测对抗攻击方法及装置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：CN119071023B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411058579.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种恶意流量检测对抗攻击方法及装置是由徐恪;刘自轩;赵乙设计研发完成，并于2024-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种恶意流量检测对抗攻击方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种恶意流量检测对抗攻击方法及装置，方法包括：将第一特征序列作为初始化后的流量语义模型的输入序列；随机遮蔽输入序列中的部分序列，并预测遮蔽的部分序列的原始值以训练流量语义模型；利用深度强化学习模型对提取的第二特征序列进行处理得到动作数据，并基于动作数据和训练好的流量语义模型对第二特征序列进行处理得到对抗特征序列；将对抗特征序列转换为对抗恶意流量，并从发送端向接收端发送，根据接收端成功接收的数据包个数获取反馈信息，以将反馈信息与预设的惩罚机制相结合，优化深度强化学习模型的网络得到训练好的深度强化学习模型。本发明可以在未知情况下生成既能够逃逸检测又能保持其原有流量性质的对抗恶意流量。
本发明授权一种恶意流量检测对抗攻击方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种恶意流量检测对抗攻击方法，其特征在于，包括： 提取第一特征序列，并将所述第一特征序列作为初始化后的流量语义模型的输入序列； 随机遮蔽输入序列中的部分序列，并利用初始化后的流量语义模型预测遮蔽的部分序列的原始值以训练流量语义模型得到训练好的流量语义模型； 利用深度强化学习模型对提取的第二特征序列进行处理得到动作数据，并基于所述动作数据和所述训练好的流量语义模型对所述第二特征序列进行处理得到对抗特征序列； 将所述对抗特征序列转换为对抗恶意流量，并将对抗恶意流量从发送端发送至接收端，根据接收端成功接收的数据包个数获取反馈信息，以将反馈信息与预设的惩罚机制相结合，优化深度强化学习模型的网络得到训练好的深度强化学习模型； 其中， 所述第一特征序列，包括互联网良性流量数据的包大小特征序列和包间隔特征序列；所述第二特征序列，包括预设恶意流量数据的包大小特征序列和包间隔特征序列。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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