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龙图腾网获悉江苏电力信息技术有限公司申请的专利一种基于多特征提取和语义简化的协议逆向解析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：CN120223778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510669286.0，技术领域涉及：H04L69/22；该发明授权一种基于多特征提取和语义简化的协议逆向解析方法是由吴小虎;张明远;刘小磊;张小坚;静柯设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征提取和语义简化的协议逆向解析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多特征提取和语义简化的协议逆向解析方法，该方法对协议报文中的特征进行分类提取，分别划分为固定特征、变化特征和关联特征。在提取这三类特征的基础上，进一步引入了针对性的语义简化策略。对于固定特征，通过合并同类语义字段，减少重复信息，优化了特征表达的简洁性。对于变化特征，采用了特征模式化处理策略，统一归纳递增递减特征的变化规律，并将定长可选特征的固定部分与变化部分分离处理，以确保变化信息的完整性，同时减少了维度和冗余。对于关联特征，运用字段间的逻辑关系分析，挖掘出隐藏的字段关联，提升了特征库的表现力和准确性。通过这一系列语义简化的处理，显著提高了特征提取的效率。

本发明授权一种基于多特征提取和语义简化的协议逆向解析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征提取和语义简化的协议逆向解析方法，其特征在于，包括： 步骤1）利用网络分析工具读取已知协议的PCAP数据包，提取原始报文数据，并对所述原始报文数据进行字段划分，识别提取字段信息，将字段与其对应的值、位置、长度和语义信息进行保存，形成协议数据； 步骤2）从协议数据中提取固定特征、变化特征和关联特征，并分别对应存储到用于存储字段的固定特征的固定特征库、用于存储字段的变化特征的变化特征库和用于存储字段间的依赖特征的关联特征库；所述固定特征库中的固定特征为协议报文中位置固定、值不随时间或数据包变化的字段属性，包括版本号、站点标识；所述变化特征库中的变化特征为协议报文中值随数据包或时间变化，且具有特定规律的字段属性，包括序列号、时间戳、IP地址和MAC地址；所述关联特征库中的依赖特征为协议报文中字段间存在逻辑或统计依赖关系的字段属性，包括校验和、数据长度； 步骤3）对所述固定特征、变化特征和关联特征进行语义简化，去除冗余信息，提炼出具有区分度的语义特征；步骤3）的具体方法包括： 3-1）对于固定特征，直接将相同语义的多个字段合并，形成一个新的特征向量； 3-2）对于变化特征，语义简化分为两部分，分别针对递增递减特征和定长可选特征进行简化处理；首先，对于递增递减特征，进行进一步识别并确认这些特征的变化模式；在识别出这些特征后，将具有相同变化模式的特征进行合并，对于表现为递增或递减序列的特征，将其简化为一个统一的范围或模式表示，以减少冗余信息；合并完成后，生成简化后的特征向量，并将其存入变化特征库中，以替代原始特征向量； 3-3）对于定长可选特征，通过分离固定部分和变化部分来实现简化；将定长可选特征分为固定字段和可变字段，分别对应固定前缀部分和变化后缀部分；将固定前缀部分提取并存入固定特征库中，以保留特征的基本属性；对于变化后缀部分，进一步进行合并简化，将具有相同变化模式或逻辑的后缀部分合并为一个统一的后缀模式表示，并存入变化特征库中；最后，将处理后的固定前缀部分和简化后的变化后缀部分组合生成最终的简化特征向量，并替代原始特征向量存入特征库中； 3-4）对于关联特征，输入通过相关性分析提取出的字段对集合L 2，其中包含了协议数据包中所有已识别的两两相关字段对；对于这些字段对，使用它们作为基础，构建三项集及更高阶的多项集； 3-5）利用字段对L 2中的各对字段f 1 ,f 2 ，构造3-项集并计算这些组合的支持度sup{f 1,f 2,f 3}，其中，中的一对字段，且来自字段集合F中的其他字段；支持度计算方式如下：； 其中，表示包含字段组合{f 1,f 2,f 3}的数据包数量，D表示数据包的总数；如果某个3-项集的支持度大于或等于阈值，则保留该项集，并将其加入频繁3-项集中；使用频繁3-项集构造4-项集，继续计算支持度并筛选出频繁4-项集；依此类推，直到不再产生新的频繁项集为止； 步骤4）基于语义简化后的语义特征，构建协议特征模板；所述协议特征模板包括对应固定特征的基础结构、对应变化特征的变化范围或规则及对应关联特征的推导逻辑； 步骤5）基于新报文数据与所述协议特征模板的相似度匹配结果进行新报文数据的识别与解析以及所述协议特征模板的动态更新。

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