武汉大学王丽娜获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于多维特征联合和掩码自编码器的加密恶意流量检测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：CN119449378B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411442477.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于多维特征联合和掩码自编码器的加密恶意流量检测方法及装置是由王丽娜;刘辰昊;庞智;徐树旺;丁鑫旺;侯宇飞;贾博飞;杨辰烨设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多维特征联合和掩码自编码器的加密恶意流量检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维特征联合和掩码自编码器的加密恶意流量检测方法及装置，旨在解决现有加密流量检测中特征提取能力不足和检测精度不高的问题。首先，通过从原始流量数据中提取多维特征，包括原始流量特征、TLS明文报文特征和传统统计特征，将这些一维特征数据转化为二维RGB图像，从而将加密流量检测问题转化为图像分类问题。然后，利用掩码自编码器进行自监督学习，在大量未标记的流量数据上进行预训练，并通过少量标记数据进行微调，提升模型的特征提取能力和泛化性能。最终，使用经过微调的模型进行流量分类，有效检测并识别加密流量中的恶意行为。实验结果表明，本发明在多个实际流量数据集上具有较高的检测精度和鲁棒性。
本发明授权基于多维特征联合和掩码自编码器的加密恶意流量检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多维特征联合和掩码自编码器的加密恶意流量检测方法，其特征在于，包括： S1：对输入的原始网络流量数据进行预处理，提取原始流量特征，构建始流量特征矩阵； S2：对TLS握手包中的明文报文特征进行解析，提取关键特征字段，形成具备区分度的明文报文特征矩阵； S3：提取网络流量的统计特征并构建对应的特征矩阵； S4：使用RGB多通道融合技术，对原始流量特征、明文报文特征、统计特征对应的特征矩阵融合为一个RGB图像，生成多维特征矩阵； S5：采用掩码自编码器对生成的RGB图像进行自监督预训练，通过随机遮盖RGB图像的部分区域，训练模型以重建被遮盖的区域，从而学习加密流量中的潜在特征模式，得到预训练模型； S6：利用少量标记数据对预训练模型进行微调； S7：利用微调后的模型对加密恶意流量进行检测。
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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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